欢迎来到 TensorFlow 高级课程！本课程专为已具备基础 TensorFlow 知识的开发者设计，将带你探索更复杂的模型架构与优化技巧。
📚 课程亮点
- 高级API应用：深入使用
tf.keras和tf.estimator构建工业级模型 - 分布式训练：掌握
tf.distribute模块实现多GPU/TPU加速 - 自定义训练循环：从零实现梯度下降与反向传播逻辑
- 性能优化：学习混合精度训练、内存管理与模型压缩技术
🧩 课程大纲
TensorFlow 2.x 核心特性
- Eager Execution 深度解析
- 自定义训练循环实战
复杂模型架构
- 自定义层与损失函数
- 模型编译与评估策略
- 图像识别与 NLP 模块化设计
分布式与生产部署
- 多设备并行计算实践
- 模型导出与服务化（TF Serving）
- 云平台集成（如 GCP AI Platform）
🚀 实战项目
- 高级图像分类（ResNet50 改进版）
- 序列生成与 Transformer 模型
- 部署 TensorFlow Serving 优化推理速度
📚 推荐扩展阅读
如需巩固基础知识，可先学习 /community/tensorflow/courses/tensorflow-basics。
💡 学习建议
✨ 建议搭配 Colab 实验环境实践代码
✨ 关注 TensorFlow 官方博客 获取最新动态
✨ 参与社区讨论提升实战能力
祝你在 TensorFlow 高级开发之旅中收获满满！ 🌟