TensorFlow 2 神经网络实验

目前在整个深度学习社区里，比较流行的框架有 TensorFlow 和 PyTorch ，他们都有各自独特的特点。其中，TensorFlow 因为背靠谷歌 Google 这座大山，再加上庞大的开发者群体，更新和发版速度着实非常快。

TensorFlow 2 简介

TensorFlow 是由谷歌在 2015 年 11 月发布的深度学习开源工具，我们可以用它来快速构建深度神经网络，并训练深度学习模型。运用 TensorFlow 及其他开源框架的主要目的，就是为我们提供一个更利于搭建深度学习网络的模块工具箱，使开发时能够简化代码，最终呈现出的模型更加简洁易懂。

2019 年，TensorFlow 推出了 2.0 版本，也意味着 TensorFlow 从 1.x 正式过度到 2.x 时代。根据 TensorFlow 官方 介绍内容 显示，2.0 版本将专注于简洁性和易用性的改善，主要升级方向包括：

• 使用 Keras 和 Eager Execution 轻松构建模型。
• 在任意平台上实现稳健的生产环境模型部署。
• 为研究提供强大的实验工具。
• 通过清理废弃的 API 和减少重复来简化 API。

神经网络实验

TensorFlow 2 简单神经网络
TensorFlow 2 深度神经网络
TensorFlow 2 模型保存恢复