TensorFlow深度学习课程指南 🧠💻

课程概览

TensorFlow是由Google开发的开源机器学习框架，广泛应用于图像识别、自然语言处理等领域。本课程将系统讲解其核心概念与实践技巧，适合初学者及进阶开发者。

学习路径

1. 基础概念

   • 张量（Tensor）与计算图（Graph）
   • 会话（Session）与变量（Variable）
   • 优化器与损失函数
   

2. 实战项目

   • 使用tf.keras构建神经网络
   • 图像分类（如MNIST数据集）
   • 生成对抗网络（GAN）与迁移学习
   

3. 进阶主题

   • 分布式训练与TensorBoard可视化
   • 混合使用PyTorch与TensorFlow
   • 模型压缩与部署优化
   

延伸学习

如需更深入了解深度学习基础，可访问：/tech/courses/deeplearning/overview
或探索其他框架：/community/tech/courses/deeplearning/pytorch

💡 小贴士：TensorFlow 2.x版本已默认集成Keras，简化了模型构建流程！
📌 注意：所有代码示例均基于Python环境，请确保已安装tensorflow库。