深度学习实战:基于TensorFlow 2和Keras(原书第2版)
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1.3 TensorFlow 2.0有哪些重要的改动

TensorFlow 2.0包含大量的改动。Keras现在已经是TensorFlow的一部分。tf.keras是TensorFlow对Keras的具体实现,使用它替换掉Keras,可以更好地与其他TensorFlow API(比如动态图tf.data)集成,还有很多其他好处。这点我们将在第2章中详细讨论。

TensorFlow[1]可以使用pip安装。

011-03更多TensorFlow安装选项可参考https://www.tensorflow.org/install

支持CPU版本:

025-01

支持GPU版本:

025-02

为了理解TensorFlow 2.0有哪些新特性,首先可以看一看在TensorFlow 1.0中编写神经网络的传统方法:

025-03

下面安装TensorFlow 2.0。

支持CPU版本:

026-01

支持GPU版本:

026-02

在TensorFlow 2.0中编写神经网络的代码实现如下所示:

026-03

很明显,代码更加简洁美观。事实上,TensorFlow 2.0的核心思想是使TensorFlow更易学易用。若你直接开始学习TensorFlow 2.0,则你是幸运的。如果你已经很熟悉1.x,那么就需要理解两者间的不同点,同时,你可能还需要借助一些自动化迁移工具来重写代码,这一点将会在第2章中讨论。现在,我们先介绍TensorFlow支持的最强大的学习范式之一:神经网络。


[1]此处指TensorFlow 1.x的安装。——译者注