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
    TensorFlow_Logo
  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
    Deep_Learning_Overview
  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
    Model_Optimization

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。