推荐TensorFlow2.0的样例代码下载

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 小小挖掘机  2019-7-28 23:26  3702  0

TensorFlow推出2.0版本后，TF2.0相比于1.x版本默认使用Keras、Eager Execution、支持跨平台、简化了API等。这次更新使得TF2.0更加的接近PyTorch，一系列烦人的概念将一去不复返。本文推荐一位大神写的TF2.0的样例代码，推荐参考。

[h1]Github地址（32000+star）：[/h1]https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples

[h1]TensorFlow 2.0示例代码地址：[/h1]https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/tree/master/tensorflow_v2

[h1]TensorFlow 2.0示例目录
[/h1]0 - 先决条件

机器学习简介。
MNIST数据集简介。

[h3]1 - 简介[/h3]

Hello World。非常简单的例子，学习如何使用TensorFlow 2.0打印“hello world”。
基本操作。一个涵盖TensorFlow 2.0基本操作的简单示例。

[h3]2 - 基础模型[/h3]

线性回归。使用TensorFlow 2.0实现线性回归。
Logistic回归。使用TensorFlow 2.0实现Logistic回归。

[h3]3 - 神经网络[/h3]

[h3]监督学习[/h3]
简单神经网络。使用TensorFlow 2.0'层'和'模型'API构建一个简单的神经网络来对MNIST数字数据集进行分类。
简单神经网络（初级）。原始实现简单的神经网络以对MNIST数字数据集进行分类。
卷积神经网络。使用TensorFlow 2.0'Layer'和'Model'API构建卷积神经网络，以对MNIST数字数据集进行分类。
卷积神经网络（初级）。原始实现卷积神经网络以对MNIST数字数据集进行分类。
无监督学习

自动编码器。构建自动编码器以将图像编码为较低维度并重新构建它。
DCGAN（Deep Convolutional Generative Adversarial Networks）。构建深度卷积生成对抗网络（DCGAN）从噪声生成图像。

[h3]4 - 通用工具[/h3]

保存并恢复模型。使用TensorFlow 2.0保存和恢复模型。
构建自定义图层和模块。了解如何构建自己的'Layer'和'模块并将其集成到TensorFlow 2.0模型中。

[h1]安装TensorFlow 2.0[/h1]要安装TensorFlow 2.0，只需运行：

pip install tensorflow==2.0.0b1

复制代码

或（如果您需要GPU支持）：

pip install tensorflow_gpu==2.0.0b1

复制代码

[h1]总结[/h1]本文推荐了一个github上32000+star的TensorFlow代码示例的仓库，仓库包含了TensorFlow2.0的代码示例，推荐下载学习。

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