介绍

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在此学习路径的第一个模块（ 使用 Keras 进行机器学习简介）中，你学习了如何使用更高级别的 Keras API 创建神经网络。 在本模块中，我们将从第一个模块重新实现代码的模型、训练、评估和预测部分，但这次我们使用较低级别的 TensorFlow 概念。 请记住，对于许多方案，Keras 提供所需的所有功能。 但是，如果你发现需要比 Keras 产品/服务更多的控制，那么了解 TensorFlow 的较低级别 API 可以为你提供额外的灵活性来自定义网络和训练例程，并更详细地调试代码。

在本模块中，我们假设你熟悉 Python，并且你已完成此学习路径的第一个模块，或者你已熟悉 Keras。 我们不假设对 TensorFlow 有任何了解。

让我们开始吧！

学习目标

  • 了解基本的 TensorFlow 主题，例如张量、变量和自动区分。
  • 了解即时执行和图执行模式之间的差异。
  • 使用 TensorFlow 重新实现现有 Keras 项目的模型和训练循环。

先决条件

  • Python 相关知识
  • 对如何使用 Jupyter Notebook 有基本的了解
  • 完成该学习路径的模块 1 或具备 Keras 知识