人工智能学习——第一课：Tensorflow2.0概述

一、Tensorflow2.0概述

通过清理废弃的API和减少重复来简化API。

训练方面：

使用Keras和eager execution轻松构建模型。

Keras：

eager：可见即可得。直接迭代和直观调试。

研究方向：

为研究提供强大的实验工具。

部署方向：

任意平台实现稳健的生产环境模型部署。

平台范围：

跨越平台的部署

核心高阶API : tf.keras

tf.data：数据仓库，加载图片数据域结构化数据。输入图片、文本预处理，输入数据的方法；

tf.fuction：自动图运算，配合eager模型；

卷积神经网络：

模型保存和可视化：