大牛出品：TensorFlow 2.0入门指南

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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 —