入门指南 🚀
- 安装配置：官方文档 提供详细步骤，包括 pip 和 Docker 部署方案
- 基础概念：张量与计算图 解析核心数据结构与运行机制
- 第一个程序：通过 MNIST 手写识别 实战演示入门流程
核心模块 🧠
- 神经网络构建：Sequential 模型 与自定义层设计指南
- 训练技巧：优化器选择 与学习率调整策略
- 模型部署：保存与加载模型 的最佳实践
实战项目 💡
- 图像分类：CIFAR-10 实战 演示 CNN 应用
- NLP 任务：文本生成示例 展示 RNN/LSTM 实现
- GAN 模型：生成对抗网络教程 的完整代码解析
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