简单粗暴入门TensorFlow 2.0,全中文教学,北大学霸出品

鱼羊 发自 凹非寺
量子位 报道 | 公众号 QbitAI

TensorFlow 2.0已在十一发布,香不香?好用不好用?

现在,这里有一份全中文教学的快手上手指南,基于Keras和Eager Execution(动态图)模式,北大学霸出品,获得TensorFlow官方认可。

其名为,简单粗暴TensorFlow 2.0。

话不多说,一起来看看吧。

简洁高效的指导手册

TensorFlow 2.0,摈弃了TensorFlow 1.x的诸多弊病,进一步整合TensorFlow和Keras,号称能像Numpy一样畅爽运行,快速、可扩展、可投入生产。

官方表示,这是用户社区推动的,易于使用、灵活又强大的平台。

就像TensorFlow 2.0一样,这份教程旨在删繁就简:

主要基于TensorFlow最新的Eager Execution模式,以便于模型的快速迭代开发。但依然包含传统的Graph Execution模式。

能过快速查阅,各章节相对独立。哪里不会点哪里。

代码实现力图简洁高效,表意清晰,高度可复用。每个完整项目代码总行数不过百行。

简洁明了。不追求面面俱到。

整份手册包含以下几个部分:

从TensorFlow基础知识到模型在实际环境中的部署,再到训练与加速的细节,这份指南涵盖的内容十分完备。

并且,在每一章的开头,都设置了前置知识模块,方便读者查缺补漏。

在讲解的过程之中,作者也穿插补充了相关的概念、知识。

比如在TensorFlow模型建立与训练这一章中,也可以学习到Keras全连接层的概念:

以及更多函数调用细节:

如果你不需要这些补充知识,只想集中精力快速上手TensorFlow,那么这个折叠全部注释按钮,可以说是十分贴心了。

讲完理论,代码实现也不能少。

比如用Keras实现卷积神经网络CNN:

简洁明了,易读易懂。

有这样一份教程,不来上手一下TensorFlow 2.0吗?说不定就真香了呢~

北大学霸出品

《简单粗暴TensorFlow 2.0》的作者,是来自北大的李锡涵。

2016年,他从浙大竺可桢学院本科毕业,随后进入北大信息科学技术学院读研,师从童云海教授。

李锡涵曾于微软亚研院实习,还是机器学习的Google Developers Expert。

小哥目前的研究重点,是基于图的现实场景中多主体强化学习的应用。

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中文指南:https://tf.wiki/

GitHub地址:https://github.com/snowkylin/tensorflow-handbook

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