Tensorflow基础入门超全总结1.1 TensorFlow介绍1.2 TensorFlow的安装1.3 张量及其操作1.3.1 张量Tensor1.基本方法2.转换成numpy3.常用函数4.变量1.4 tf.keras介绍1.4.1 常用模块1.4.2 常用方法1.导入tf.keras2.数据输入3.模型构建4.训练与评估5.回调函数（callbacks）6.模型的保存和恢复

1.1 TensorFlow介绍

深度学习框架TensorFlow一经发布，就受到了广泛的关注，并在计算机视觉、音频处理、推荐系统和自然语言处理等场景下都被大面积推广使用，现在已发布2.3.0版本，接下来我们深入浅出的介绍Tensorflow的相关应用。

TensorFlow的依赖视图如下所示：

• TF托管在github平台，有google groups和contributors共同维护。
• TF提供了丰富的深度学习相关的API，支持Python和C/C++接口。
• TF提供了可视化分析工具Tensorboard，方便分析和调整模型。
• TF支持Linux平台，Windows平台，Mac平台，甚至手机移动设备等各种平台。

TensorFlow 2.0 将专注于简单性和易用性，工作流程如下所示：

1、使用tf.data加载数据。 使用tf.data实例化读取训练数据和测试数据

2、模型的建立与调试： 使用动态图模式 Eager Execution 和著名的神经网络高层 API 框架 Keras，结合可视化工具 TensorBoard，简易、快速地建立和调试模型；

3、模型的训练： 支持 CPU / 单 GPU / 单机多卡 GPU / 多机集群 / TPU 训练模型，充分利用海量数据和计算资源进行高效训练；

4、预训练模型调用： 通过 TensorFlow Hub，可以方便地调用预训练完毕的已有成熟模型。

5、模型的部署： 通过 TensorFlow Serving、TensorFlow Lite、TensorFlow.js 等组件，可以将TensorFlow 模型部署到服务器、移动端、嵌入式端等多种使用场景；

1.2 TensorFlow的安装

安装 TensorFlow在64 位系统上测试这些系统支持 TensorFlow：

• Ubuntu 16.04 或更高版本
• Windows 7 或更高版本
• macOS 10.12.6 (Sierra) 或更高版本（不支持 GPU）

进入虚拟环境当中再安装。推荐使用anoconda进行安装

• 1、非GPU版本安装

ubuntu安装

pip install tensorflow==2.3.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

• 2、GPU版本安装

pip install tensorflow-gpu==2.3.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

注：如果需要下载GPU版本的（TensorFlow只提供windows和linux版本的，没有Macos版本的）。

1.3 张量及其操作

1.3.1 张量Tensor

张量是一个多维数组。 与NumPy ndarray对象类似，tf.Tensor对象也具有数据类型和形状。如下图所示：

最后

以上就是腼腆蜻蜓为你收集整理的Tensorflow基础入门超全总结1.1 TensorFlow介绍1.2 TensorFlow的安装1.3 张量及其操作1.3.1 张量Tensor1.基本方法2.转换成numpy3.常用函数4.变量1.4 tf.keras介绍1.4.1 常用模块1.4.2 常用方法1.导入tf.keras2.数据输入3.模型构建4.训练与评估5.回调函数（callbacks）6.模型的保存和恢复的全部内容，希望文章能够帮你解决Tensorflow基础入门超全总结1.1 TensorFlow介绍1.2 TensorFlow的安装1.3 张量及其操作1.3.1 张量Tensor1.基本方法2.转换成numpy3.常用函数4.变量1.4 tf.keras介绍1.4.1 常用模块1.4.2 常用方法1.导入tf.keras2.数据输入3.模型构建4.训练与评估5.回调函数（callbacks）6.模型的保存和恢复所遇到的程序开发问题。

如果觉得靠谱客网站的内容还不错，欢迎将靠谱客网站推荐给程序员好友。