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TensorFlow 2.0 教程：入门指南 🚀

TensorFlow 2.0 是 Google 推出的深度学习框架最新版本，相比 1.x 版本更加简洁易用。以下是快速上手的核心内容：

🧰 安装与环境配置

使用 pip install tensorflow 安装最新版
支持 CPU 和 GPU 加速（需安装 CUDA 驱动）
推荐使用 Python 3.7-3.10 环境

📚 核心概念

张量（Tensor）：数据的核心表示形式
计算图（Graph）：自动区分的底层架构
Keras API：高级神经网络接口（tf.keras）
Eager Execution：即时执行模式（默认启用）

📜 示例代码

import tensorflow as tf
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

model = tf.keras.models.Sequential([
  tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
  tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
  tf.keras.layers.Dropout(0.2),
  tf.keras.layers.Dense(10)
])

model.compile(optimizer='adam',
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=['accuracy'])

model.fit(x_train, y_train, epochs=5)
model.evaluate(x_test, y_test, verbose=2)

📖 扩展学习

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