TensorFlow2.0入门到进阶|TensorFlow2.0入门到进阶 —— 1.1前言(整体内容介绍)


文章目录

  • 1、前言
  • 2、主要内容
  • 3、PS

1、前言 TensorFlow是谷歌2015年开源的通用高性能计算库。最初主要是为构建神经网络(NNs)提供高性能的API。然而,随着时间的推移和机器学习(ML)社区的兴起,TensorFlow已经发展为一个完整的机器学习生态系统。
2019年6月发布了TensorFlow 2.0测试版之后,Google于周一宣布了其最终版本。该版本与Keras紧密集成,默认情况下启用Eager Execution功能,可将训练性能提高三倍,并提供清理后的API等。
为此,在机器学习领域,无论是做学术研究还是做成熟的项目产品,系统学习TensorFlow 2.0已成为一件势在必行的趋势,为此笔者也开始了学习TensorFlow2.0的学习旅程。
2、主要内容 【TensorFlow2.0入门到进阶|TensorFlow2.0入门到进阶 —— 1.1前言(整体内容介绍)】本系列内容是笔者在学习慕课平台上《TensorFlow2.0入门到进阶》课程的笔记,包括主要知识点以及笔者认为的重点,这一系列主要分为十大部分,如下图所示:
TensorFlow2.0入门到进阶|TensorFlow2.0入门到进阶 —— 1.1前言(整体内容介绍)
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本系列以实战为主,将基于tensorflow2.0从10大方面详细介绍神经网络实战,如果想具体学习神经网络的基础知识,推荐将此系列博客与深度学习原理的学习相结合,这样效果更佳。
3、PS 非常希望想系统学习TensorFlow2.0的小伙伴关注笔者,一起交流,相互学习共同进步,对于本系列中出现的错误,也非常希望得到您的批评指正,非常希望接受大家的评论。

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