tensorflow2.0简介（大牛出品TensorFlow2.0入门指南）
tensorflow2.0简介（大牛出品TensorFlow2.0入门指南）· 使用Keras作为高级深度学习API，让TF2.0易于上手且高效。极大的扩展了Keras的工作流范围。· 保留已编译计算图的优势，使TF2.0快速、可扩展以及可投入生产。在这份指南的开头部分，作者写道Keras发布于2015年3月，TensorFlow发布于2015年11月，迄今都已经有四年的时间。过去TensorFlow 1.x Keras的组合存在很多问题。新的TensorFlow 2.0进一步整合了两者，并解决了很多问题。TensorFlow 2.0基于以下核心思想：· 让用户畅爽运行计算，就像用Numpy。这让TF2.0编程更加直观、像Python一样。
问耕 假装发自 凹非寺
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前几天，TensorFlow 2.0正式发布。如果你对新的深度学习框架还不熟悉，推荐看看这篇集简介、速成课程、API速查参考为一体的Overview。
作者是Google深度学习科学家、Keras作者François Chollet。
在这份指南的开头部分，作者写道Keras发布于2015年3月，TensorFlow发布于2015年11月，迄今都已经有四年的时间。过去TensorFlow 1.x Keras的组合存在很多问题。新的TensorFlow 2.0进一步整合了两者，并解决了很多问题。
TensorFlow 2.0基于以下核心思想：
· 让用户畅爽运行计算，就像用Numpy。这让TF2.0编程更加直观、像Python一样。
· 保留已编译计算图的优势，使TF2.0快速、可扩展以及可投入生产。
· 使用Keras作为高级深度学习API，让TF2.0易于上手且高效。极大的扩展了Keras的工作流范围。
在正文部分，这份Overview主要包括两部分内容：
1、TensorFlow基础
· Tensor张量
· 随机常数张量
· 变量
· TensorFlow数学运算
· 使用GradientTape计算梯度
· 端到端示例：线性回归
· 用tf.function加速
2、Keras API
· 基本的层类
· 可训练和不可训练的权重
· 递归嵌套
· 各种内建好的层
· 通过call训练参数
· 更具功能性的定义模型
· 损失类
· 度量标准类
· 优化器类&快速端到端训练循环
· add_loss方法
· 端到端示例：VAE
· 使用内建的训练循环
· Callback
François Chollet这篇指南发出来之后，推特上一片感谢之声。想要查看全部详细内容，可以直接访问这个地址：
https://colab.research.google.com/drive/1UCJt8EYjlzCs1H1d1X0iDGYJsHKwu-NO
这里我们截取其中的部分内容，供感兴趣的朋友参考。
— 完 —
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