欢迎来到TensorFlow 2.0教程 🚀

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：
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📚 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！