简单粗暴入门TensorFlow2.0，全中文教学，北大成绩优秀的学生出品-量子位
11日发布了“TensorFlow2.0”。好用吗
现在，在这里，基于Keras和Eager Execution（运动图）模型，所有中文的学生都是为了获得TensorFlow的官方批准而创建的。
它的名字也是TensorFlow2.0
很快，我们来看看吧。
TensorFlow2.0排除了TensorFlow1.x的缺点，并将TensorFlow和Keras集成在一起，像Numpy一样平滑运行，高速、可扩展、高生产率。
官方认为，这是一个由用户社区推动的、易于使用、灵活强大的平台。
就像TensorFlow2.0一样，本教程旨在简化。
它主要基于TensorFlow最新的Eager Execution模型，便于快速迭代开发模型。也有传统的Graph Execution模型，每个章节都是独立的。哪里都不能注文。代码实现简洁高效，表意清晰，可高度复用。所有项目代码的总行数只有一百行。简洁明了。不追求一切。
整个手册包括以下几个部分：
从TensorFlow的基础知识到实际环境中的模型部署、训练和加速的细节，都是完美的。
另外，在各章的开头设置了“前置知点”的模块，检查不足的部分。
在说明中，作者也会补充相关的概念、知识。
例如，在TensorFlow模型的构建和培训章节中，您可以学习Keras完全连接层的概念。
有更详细的函数调用：
对于那些不需要这些补充知识而想专注于“TensorFlow”的人来说，折叠所有注释按钮会非常有用。
如果你解释理论，代码实现也是必不可少的
例如用Keras实现卷积神经网络[CNN]。
简洁明了，容易读。
因为有这样的教程，试着试试“TensorFlow2.0”吧~
《TensorFlow2.0》的作者是北大的李锡涵
2016年毕业于浙大竺可桢学院大学，升入北大信息科学技术学院研究生院，师从童云海教授。
李锡涵在机器学习的GoogleDevelopers Expert实习。
小哥目前的研究重点是基于图在现实场景中多主体强化学习的应用。
中文导游。
https：//tf.wiki/
GitHub地址。
https：//GitHub。包括com/snowkylin tensorflow
-完成-