TensorFlow 2 / 2.0 中文文档
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如果你对 Python 还不熟悉，推荐先阅读 一篇文章入门 Python
文档地址
- 文档地址：TensorFlow 2 / 2.0 中文文档
- Github：Github - tensorflow2-docs
- 知乎专栏：Zhihu - Tensorflow2-docs
目录(持续更新)
基础 - 机器学习基础 ML basics
- 图像分类 Classify images
- 文本分类 Classify text
- 结构化数据分类 Classify structured data
- 回归 Regression
- 过拟合与欠拟合 Overfitting and underfitting
- 保存和恢复模型 Save and restore models
基础 - 图像分类
- 卷积神经网络 Convolutional Neural Networks
- 使用TFHub进行迁移学习 TensorFlow Hub with Keras
- 使用预训练CNN进行迁移学习 Transfer Learning Using Pretrained ConvNets
基础 - 文本分类
进阶 - 自定义
- 张量和操作 Tensors and operations
- 自定义层 Custom layers
- 自动微分 Automatic differentiation
- 自定义训练：攻略 Custom training：walkthrough
- 动态图机制 TF function and AutoGraph
极客兔兔实战
监督学习
强化学习
声明
TensorFlow 2 中文文档主要参考 TensorFlow官网，书写而成。选取了一些有价值的章节作总结，内容目录基本与官方文档一致，但在内容上作了大量的简化，以代码实践为主。TensorFlow 是机器学习的高阶框架，功能强大，接口很多，TensorFlow 2 废弃了大量重复的接口，将 Keras 作为搭建网络的主力接口，也添加了很多新的特性，极大地改进了可用性，能有效地减少代码量。
TensorFlow 2 中文文档的目的是选取官方文档中有代表性的内容，帮助大家快速入门，一览TensorFlow 在图像识别、文本分类、结构化数据等方面的风采。介绍 TensorFlow 1.x 的文档已经很多，所以这份文档侧重于总结 TensorFlow 2 的新特性。
TensorFlow官网的文档遵循署名 4.0 国际 (CC BY 4.0)协议，代码遵循Apache 2.0 协议，本文档完全遵守上述协议。将在显著地方注明来源。
代码基于Python3和TensorFlow 2.0 beta实现。
力求简洁，部分代码删改过，例如兼容Python 2.x的代码均被删除。
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