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
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
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
- 使用
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。