TensorFlow 2.0视频教程来啦！

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转载最新推荐文章于 2026-05-12 05:14:23 发布 365 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

谷歌Tensorflow 2.0最全书籍、实战项目、代码、官方视频教程分享 TensorFlow 2.0已经正式发布了。这里为大家推荐了一些关于Tensorflow 2.0的优质学习资源： 1、TensorFlow 2.0 很多方面特性都基于 Keras，强烈建议深度学习新手先学习 François Chollet 写的书《Deep Learning with Python》，以及随书附带的代码https://github.com/fch... 阅读详情

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截止到目前为止，TensorFlow仍然是工业界最主流的一个深度学习框架。

背景

TensorFlow是目前市场占有率最高、最受欢迎的深度学习框架。根据著名数据科学网站 KDnuggets发布的2018年度数据科学相关工具统计结果，TensorFlow在2018年度的市场份额是29.9%，Keras的市场份额是22.2%，而其他深度学习框架，如Caffe，Caffe2仅占1.5%,1.2%的份额。

尽管 TensorFlow+Keras 组合是 Google 下注人工智能领域的最强王牌，但是近来业界抱怨 TensorFlow 难入门、难掌握、调试困难等毛病的声音越来越强，其中斯坦福大学博士生Nico Jimenez专门写了一篇“TensorFlow sucks.”文章抨击TensorFlow 1.x版本的诸多问题。陡峭的 TensorFlow 学习曲线让大部分的ML科研人员和工程师们叫苦不迭，更别提对于初学者而言，TensorFlow 1.x就是一个噩梦。

BUT，好消息来了！Google 即将发布的 TensorFlow 2.0 版本大大简化了框架的易用性，删减了大量重复冗余的接口，让广大小伙伴们从日常苦逼的搬砖体力活中解放出来。最重要的是，动态图优先模式让代码行一次运行，就能获得计算结果和计算图，大大增强了代码可调式性。TensorFlow 使用起来从未如此顺畅和丝滑！

为了帮助一些小伙伴们快速上手学习 TensorFlow 2 框架，王老湿联系到了龙龙老师，他曾任新加坡国立大学的助理研究员，他根据平时的工作经验，整理并开发了一些常用的TF2版本实现的算法模型，如ResNet模型，VGG模型，VAE模型，DCGAN/CycleGAN模型，RNN/LSTM模型，Faster RCNN模型，GPT/BERT模型。这一系列的算法模型都已被他通过 TensorFlow 2 实现完成，并发布在TensorFlow-2.x-Tutorials仓库上，该仓库还参加 Google 爸爸举办的“⚡#PoweredByTF 2.0 Challenge!().”挑战赛获得了“Winner”获胜者称号，Google 官方认定。仓库地址：

https://github.com/dragen1860/TensorFlow-2.x-Tutorials

对于基础薄弱的初学者和入门者来说，TensorFlow的官方文档晦涩难懂，又没有其他好的学习资料。为此，龙龙老师准备了全球第一份系统的 TensorFlow 2 深度学习入门中文视频教程，专门针对零基础、需要快速入门、深刻掌握深度学习算法的朋友们开设，虽然课程是少量收费，但是试听过就会知道，课程的超高质量、通俗易懂、丰富实战、专业答疑交流等服务远远超过自己闭门修炼半年仍旧懵懵懂懂的情况。选择比努力更重要，选对了学习方式，事半功倍，年薪百万，人生巅峰就要来了。

另外，王老湿还发现这个课程还是网易云课堂的 S 级课程，学员评分高达满分 5.0，可见龙龙老师的专业水准和授课方式深受学员的肯定。在这里，王老湿从网易云课堂中找到了课程的介绍以及课程大纲。

课程特色

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老师介绍

可以看到，龙龙老师的背景和实力都很强悍！

学员评价

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能够看到，学过的学员对这个课程的方方面面都是非常认可的！

课程大纲

从课程大纲中可以看到，整个课程非常系统和全面，包含了 TensoFlow2框架、深度学习基础知识、卷积神经网络、循环神经网络、对抗生成网络等模块。

综合以上各个方面（课程特色、老师背景、学院评价以及课程大纲）来看，这门课程还是非常值得学习一波的~

在接下来这段时间里，准备学习 TensorFlow 和深度学习的小伙伴，都可以加入进来。另外，今天留言混脸熟（见文章末尾）赠送的也是一本 TensorFlow 相关的书籍，大家可以配合着书籍一起把学习的小车开起来！！！

学习小车正确启动方式：

1. 扫描下方二维码或者点击文章末尾的原文链接去学习这个课程。

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本书简介：

本书从TensorFlow基础讲起，逐步深入TensorFlow进阶实战，最后配合项目实战案例，重点介绍了实用TensorFlow库训练卷积神经网络模型并将模型移植到服务器端、Android端和iOS端的知识。读者不但可以系统地学习TensorFlow库的使用，还能加深对深度卷积神经网络的理解。

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