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日前，TensorFlow 2.0正式发布。如果你不熟悉新的深度学习框架，建议看看这个概述，它集成了入门、速成课程和API快速参考。
作者是Fran ois Chollet，谷歌深度学习科学家，Keras作者。
在本指南的开头，作者写道，Keras于2015年3月出版，TensorFlow于2015年11月出版，至今已有四年。以往TensorFlow 1.xKeras的组合存在很多问题，新的TensorFlow 2.0进一步融合了两者，解决了很多问题。
TensorFlow 2.0基于以下核心思想：
让用户流畅运行计算，就像使用Numpy一样。这使得TF2.0编程更加直观和类似Python。
保留编译好的计算图的优势，让TF2.0快速、可扩展并投入生产。
使用Keras作为高级深度学习API使TF2.0易于使用且高效。大大扩展了Keras的工作流程范围。
在正文部分，本概述主要包括两个部分：
1.TensorFlow基金会
张量张量
随机常数张量
变量
张量流数学运算
使用渐变胶带计算渐变
端到端示例：线性回归
使用tf.function加速
2、喀拉斯原料药
基本层类
可训练和不可追踪的重量
递归嵌套
各种内置层
通过呼叫训练参数
更实用的定义模型
损失类别
测量标准等级
优化器类的快速端到端训练周期
Add _ loss方法
端到端示例：VAE
使用内置的培训周期。
回收
弗朗索瓦乔莱特的指南出版后，推特上有很多感谢。要查看所有详细信息，您可以直接访问此地址：
https://colab . research . Google.com/drive/1ucjt8eyjlzcs 1 h1 d1x 0 idgyjshkwu-NO
这里截取部分内容供感兴趣的朋友参考。
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