Tensorflow 2.0 使用指南 (图文并茂，入门实战)_tensorflow2.0 自然语言处理入门

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

TensorFlow是一个开源的机器学习框架，它目前被广泛应用于各个领域，比如图像处理、自然语言处理、推荐系统等。近年来，TensorFlow的2.0版本在性能和可用性上都取得了显著的进步。本文将从一个TensorFlow新手的视角出发，带领大家熟悉TensorFlow 2.0的基本用法。本文所涵盖的内容包括：

• TensorFlow的基础知识
• 安装TensorFlow及其依赖库
• TensorFlow API概览
• 模型构建和训练流程
• 数据集加载和预处理
• 模型部署和推理流程
• 模型保存与恢复
• 迁移学习
• 多GPU与分布式训练
• TensorFlow高级技巧 本文不对TensorFlow的最新特性进行讨论，如动态图、混合编程模型等。同时，本文也不会深入TensorFlow的底层实现原理。如果读者对于这些内容感兴趣，可以阅读相关的博文或官方文档。

  2.基本概念术语说明

  2.1 TensorFlow

  TensorFlow是一个开源的机器学习平台，它的主要特点是采用数据流图（data flow graphs）来表示计算过程，可以灵活地部署到CPU、GPU、TPU等不同硬件设备上运行。数据流图由一系列节点（ops）组成，每个节点代表一种运算，每个边缘代表一个张量（tensor）。TensorFlow提供丰富的API接口，包括张量（tensor）处理、模型定义、训练、评估、推理等功能。

  2.2 MNIST数据集

  MNIST数据集是最经典的计算机视觉数据集之一࿰