该专栏为热销专栏榜 第46名
超级会员免费看
本文详细介绍了TensorFlow 2.0的基础概念，包括张量、数据集、模型搭建、训练与评估、超参数调优等。此外，还深入探讨了激活函数、损失函数、池化层、卷积层、循环神经网络（RNN）和注意力机制等算法原理，并提供了一个手写数字识别的实战案例。适合有一定编程和机器学习基础的读者学习深度学习和TensorFlow。
作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
TensorFlow 是一个开源的机器学习框架，主要被用于构建和训练神经网络模型。它最初于2015年开源，目前最新版本为v2.0。TF在研究和开发深度学习方面领先于其他框架，其主要优点包括高效性、灵活性、易用性等。本文从零开始探讨TensorFlow的基本概念和功能，并详细地讲述了如何利用它实现深度学习任务，并且还将涉及一些进阶知识。
本文档适合具有一定编程经验和机器学习基础的读者阅读。作者将从如下几个方面对TensorFlow进行全面的介绍：
- Tensorflow 的安装
- 数据的处理与预处理
- 模型的搭建
- 模型的训练与评估
- 超参数调优与模型部署
最后，将介绍一些可能遇到的常见问题以及相应的解决办法。
2. 基本概念与术语
2.1 TensorFlow
TensorFlow 是由Google开发和维护的一个开源机器学习（ML）工具包，可以用来进行数据流图（data flow graphs）编程，它是一个开源项目，旨在帮助深度学习社区更加轻松地构建、训练和应用机器学习系统。它的基础是计算图（computational graph），一个用于描述计算过程的图形，图中的节点代表运算符（operator）或张量（tensor），边缘则表示这些张量之间的依赖关系。
TensorFlow 使用计算图作为一种多态的编程模型，支持用户定义的数据类型及复杂的控制流操作。通过对计算图的静态分析和优化，Te
订阅专栏 解锁全文
扫一扫
1801
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
