在TensorFlow1.0时代，采用的是静态计算图，需要先使用TensorFlow的各种算子创建计算图，然后再开启一个会话Session，显式执行计算图。
从现在开始我们就正式进入TensorFlow2.0的学习了，在这一系列文章里我们将重点介绍TensorFlow的基础知识和使用方法，为后面我们使用TensorFlow去解决一些实际的问题做好准备。2019年3月的TensorFlow开发者峰会上，TensorFlow2.0 Alpha版正式发布，2.0版相比之前的1.x（1.x泛指从1.0到1.13的各个TensorFlow版本）版做了很大的改进，在确保灵活性和性能的前提下易用性得到了很大的提升，对于初次接触TensorFlow的读者来说，建议直接从2.0版开始使用。
TensorFlow™ 是一个采用 数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。节点（Nodes）在图中表示数学操作，图中的线（edges）则表示在节点间相互联系的多维数据数组，即张量（tensor）。它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算，例如台式计算机中的一个或多个CPU（或GPU），服务器，移动设备等等。TensorFlow 最初由Google大脑小组（隶属于Google机器智能研究机构）的研究员和工程师们开发出来，用于机器学习和深度神经网络方面的研究，但这个系统的通用性使其也可广泛用于其他计算领域。
由于令人难以置信的多样化社区，TensorFlow 已经发展成为世界上最受欢迎和广泛采用的 ML 平台之一。这个社区包括：
TensorFlow 2.0 安装指南：https://www.tensorflow.org/install
这次来自谷歌的工程师Cassie Kozyrkov。她发表博文称，TensorFlow升级到2.0版本后有了翻天覆地的变化， 对新手更加友好了。
2．一个函数有了input_signature之后，在tensorflow里边才可以保存成savedmodel。在保存成savedmodel的过程中，需要使用get_concrete_function函数把一个tf.function标注的普通的python函数变成带有图定义的函数。
在最近的一篇文章中，我们提到，TensorFlow 2.0经过重新设计，重点关注开发人员的工作效率、简单性和易用性。
TensorFlow的中阶API主要包括各种模型层，损失函数，优化器，数据管道，特征列等等。
tensorflow2.0改进之后已经非常像numpy形式了，不用像之前的session那样操作，一些基本的操作如下。需要注意的店以及部分数据均写在代码注释中。
如果您使用过 TensorFlow 1.x，则本部分将重点介绍迁移到 TensorFlow 2.0 所需的总体概念更改。 它还将教您使用 TensorFlow 可以进行的各种 AIY 项目。 最后，本节向您展示如何将 TensorFlow Lite 与跨多个平台的低功耗设备一起使用。
为提高 TensorFlow 的工作效率，TensorFlow 2.0 进行了多项更改，包括删除了多余的 API，使API 更加一致统一，例如统一的 RNNs (循环神经网络），统一的优化器，并且Python 运行时更好地集成了 Eager execution 。
【AI科技大本营导语】在今天举行的 2019 年 TensorFlow 开发者峰会上，谷歌宣布了其针对研究和生产的开源机器学习库的一些更新。TensorFlow 2.0 alpha 提供即将发生的变化的预览，旨在让初学者更容易使用 ML。
大家好，这是专栏《TensorFlow2.0》的第三篇文章，讲述如何使用TensorFlow2.0读取和使用自己的数据集。
自 2015 年开源以来，TensorFlow 得到了越来越多开发者的认可，成为了当前最受欢迎的深度学习框架之一。据现场介绍，目前为止 TensorFlow 已经被下载超过 4100 万次、提交 5 万多次代码更新、1800 多位贡献者。
【导读】TensorFlow 1.0并不友好的静态图开发体验使得众多开发者望而却步，而TensorFlow 2.0解决了这个问题。不仅仅是默认开启动态图模式，还引入了大量提升编程体验的新特性。本文通过官方2.0的风格指南来介绍新版本的开发体验。
作为最流行的深度学习框架，TensorFlow 已经成长为全球使用最广泛的机器学习平台。目前，TensorFlow 的开发者社区包括研究者、开发者和企业等。
而Autograph机制可以将动态图转换成静态计算图，兼收执行效率和编码效率之利。
【新智元导读】TensorFlow2.0，终于要来了！开发团队决定于今年下半年发布TensorFlow2.0预览版，更好的满足广大用户的需求。本文介绍了TensorFlow2.0预览版的新功能和特性。
import tensorflow as tf a = tf.constant([1,2,3]) b = tf.constant([4,5,6]) print(a+b)
本文经机器之心（微信公众号：almosthuman2014）授权转载，禁止二次转载
导读： 自 2015 年开源以来，TensorFlow 凭借性能、易用、配套资源丰富，一举成为当今最炙手可热的 AI 框架之一，当前无数前沿技术、企业项目都基于它来开发。 然而最近几个月，TensorFlow 正在经历推出以来最大规模的变化。TensorFlow 2.0 已经推出 beta 版本，同 TensorFlow 1.x 版本相比，新版本带来了太多的改变，最大的问题在于不兼容很多 TensorFlow 1.x 版本的 API。这不禁让很多 TensorFlow 1.x 用户感到困惑和无从下手。一般来讲，他们大量的工作和成熟代码都是基于 TensorFlow 1.x 版本开发的。面对版本不能兼容的问题，该如何去做？ 本文将跟大家分享作者在处理 TensorFlow 适配和版本选择问题方面的经验，希望对你有所帮助。内容节选自 《深度学习之 TensorFlow 工程化项目实战》 一书。 文末有送书福利！
TensorFlow 是谷歌在 2015 年开源的一个通用高性能计算库。从一开始，TensorFlow 的主要目的就是为构建神经网络（NN）提供高性能 API。然而，借助于机器学习（ML）社区对它的兴趣以及时间上的优势，这个类库演变成了一个完整的 ML 生态系统。
2018 年 11 月，TensorFlow 迎来了它的 3 岁生日，我们回顾了几年来它增加的功能，进而对另一个重要里程碑 TensorFlow 2.0 感到兴奋 ！
可能没人比François Chollet更了解Keras吧？作为Keras的开发者François对Keras可以说是了如指掌。他可以接触到Keras的更新全过程、获得最一手的资源。同时他本人也非常乐于分享、教导别人去更好的学习TensorFlow和Keras。
神经网络通常依赖反向传播求梯度来更新网络参数，求梯度过程通常是一件非常复杂而容易出错的事情。
前两天，Google在TensorFlow开发者峰会上发布了TensorFlow 2.0 alpha版，TensorFlow官网也全新改版上线。其实早在去年上半年，Google就放出口风，准备发布TensorFlow 2.0，一个重要的里程碑版本。然而直到今天，2.0仍然处于alpha版，这在快速迭代的人工智能领域，着实少见。随着alpha的发布，这几天网上关于TensorFlow的新闻和文章铺天盖地，我也看了一下文章，不过作为一名实战派，还是决定先上手尝鲜一下。
TensorFlow的层次结构 TensorFlow中5个不同的层次结构： 硬件层，内核层，低阶API，中阶API，高阶API 最底层为硬件层，TensorFlow支持CPU、GPU或TPU加入计算资
TensorFlow有5个不同的层次结构：即硬件层，内核层，低阶API，中阶API，高阶API。本章我们将以线性回归为例，直观对比展示在低阶API，中阶API，高阶API这三个层级实现模型的特点。
在TensorFlow2.0中，Keras是一个用于构建和训练深度学习模型的高阶 API。因此如果你正在使用TensorFow2.0，那么使用Keras构建深度学习模型是您的不二选择。在Keras API中总共有如下三大块：
AI 科技评论按：3 月 7 日凌晨，谷歌 TensorFlow 开发者峰会（TensorFlow Dev Summit 2019）在美国加州举行。自今年 1 月份谷歌放出 TensorFlow 2.0 开发者预览版，开发者们如今终于迎来了万众期待的 TensorFlow 2.0 Alpha 版的正式发布。也许是为了呼应谷歌此前将 TensorFlow 2.0 称作重要的「里程碑」，TensorFlow 的 Logo 也从过去的三维积木状变成了扁平化风格的「T」和「F」字母拼接。
这是一本简明的 TensorFlow 2.0 入门指导手册，基于 Keras 和 Eager Execution（即时运行）模式，力图让具备一定机器学习及 Python 基础的开发者们快速上手 TensorFlow 2.0。
TensorFlow 被吐槽不好用，也不是一天两天了。TensorFlow 2.0 的发布似乎将这种「民怨」推上了高潮。
模型训练好之后，我们就要想办法将其持久化保存下来，不然关机或者程序退出后模型就不复存在了。本文介绍两种持久化保存模型的方法：
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【磐创AI导读】：本系列文章介绍了与tensorflow的相关知识，包括其介绍、安装及使用等。本篇文章是本系列文章的最后一篇。查看上篇：一文上手Tensorflow2.0之tf.keras｜三。在文末作者给出了答疑群的二维码，有疑问的读者可以进群提问。想要获取更多的机器学习、深度学习资源，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。
之前讲解了如何构建数据集，如何创建TFREC文件，如何构建模型，如何存储模型。这一篇文章主要讲解，TF2中提出的一个eager模式，这个模式大大简化了TF的复杂程度。
Tensorflow 2.0发布已经有一段时间了，各种基于新API的教程看上去的确简单易用，一个简单的mnist手写识别只需要下面不到20行代码就OK了，
Google于去年早些时候发布了TensorFlow 2.0，这是对现有TensorFlow 1.0的重大飞跃。
从本篇文章开始，作者正式开始讲解Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识，希望您喜欢。
本书的这一部分将为您简要概述 TensorFlow 2.0 中的新增功能，与 TensorFlow 1.x 的比较，惰性求值和急切执行之间的差异，架构级别的更改以及关于tf.keras和Estimator的 API 使用情况。
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