魚羊 發自 凹非寺量子位 報導 | 公眾號 QbitAI
TensorFlow 2.0已在十一發布，香不香？好用不好用？
現在，這裡有一份全中文教學的快手上手指南，基於Keras和Eager Execution（動態圖）模式，北大學霸出品，獲得TensorFlow官方認可。
其名為，簡單粗暴TensorFlow 2.0。
話不多說，一起來看看吧。
簡潔高效的指導手冊
TensorFlow 2.0，擯棄了TensorFlow 1.x的諸多弊病，進一步整合TensorFlow和Keras，號稱能像Numpy一樣暢爽運行，快速、可擴展、可投入生產。
官方表示，這是用戶社區推動的，易於使用、靈活又強大的平臺。
就像TensorFlow 2.0一樣，這份教程旨在刪繁就簡：
主要基於TensorFlow最新的Eager Execution模式，以便於模型的快速迭代開發。但依然包含傳統的Graph Execution模式。能過快速查閱，各章節相對獨立。哪裡不會點哪裡。代碼實現力圖簡潔高效，表意清晰，高度可復用。每個完整項目代碼總行數不過百行。簡潔明了。不追求面面俱到。整份手冊包含以下幾個部分：
從TensorFlow基礎知識到模型在實際環境中的部署，再到訓練與加速的細節，這份指南涵蓋的內容十分完備。
並且，在每一章的開頭，都設置了前置知識模塊，方便讀者查缺補漏。
在講解的過程之中，作者也穿插補充了相關的概念、知識。
比如在TensorFlow模型建立與訓練這一章中，也可以學習到Keras全連接層的概念：
以及更多函數調用細節：
如果你不需要這些補充知識，只想集中精力快速上手TensorFlow，那麼這個摺疊全部注釋按鈕，可以說是十分貼心了。
講完理論，代碼實現也不能少。
比如用Keras實現卷積神經網絡CNN：
簡潔明了，易讀易懂。
有這樣一份教程，不來上手一下TensorFlow 2.0嗎？說不定就真香了呢~
北大學霸出品
《簡單粗暴TensorFlow 2.0》的作者，是來自北大的李錫涵。
2016年，他從浙大竺可楨學院本科畢業，隨後進入北大信息科學技術學院讀研，師從童雲海教授。
李錫涵曾於微軟亞研院實習，還是機器學習的Google Developers Expert。
小哥目前的研究重點，是基於圖的現實場景中多主體強化學習的應用。
傳送門
中文指南：
https://tf.wiki/
GitHub地址：
https://github.com/snowkylin/tensorflow-handbook
— 完 —