TensorFlow 2.0是Google推出的机器学习框架重大升级,核心特性包括:
- ✅ Eager Execution:即时执行模式,简化调试与开发流程
- 📚 Keras整合:高级API无缝集成,提升模型构建效率
- 🧩 模块化架构:灵活组合组件,支持自定义训练循环
快速入门示例:MNIST分类
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models
# 构建模型
model = models.Sequential([
layers.Conv2D(32, (3,3), activation='relu', input_shape=(28,28,1)),
layers.MaxPooling2D((2,2)),
layers.Flatten(),
layers.Dense(10, activation='softmax')
])
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
loss='sparse_categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
# 训练模型
model.fit(train_images, train_labels, epochs=5)
深入学习资源
如需了解TensorFlow 2.0的完整指南,可访问:
/community/tutorials/tensorflow_2_0_guide
或探索更多实战教程:
/community/tutorials/tensorflow_2_0_tutorial
📚 小贴士:TensorFlow 2.0的API设计更直观,推荐优先使用Keras API进行实验!