趋近智
TensorFlow 入门
章节 1: TensorFlow 基本知识与环境设置
TensorFlow 2.x 简介
配置开发环境
CPU 与 GPU 的考量
验证您的安装
TensorFlow 生态系统概览
章节 2: TensorFlow核心要点
理解张量
张量运算
TensorFlow 中的变量
使用 GradientTape 进行自动微分
tf.function 介绍
练习：张量操作与梯度
章节 3: 使用 Keras 构建模型
Keras：TensorFlow 的高级 API
Sequential 模型 API
Keras 常用层
激活函数
复杂模型的函数式API
自定义层和模型 (简介)
动手实践：构建分类器
章节 4: 模型的训练与评估
编译模型：损失函数
编译模型：优化器
编译模型：指标
使用 model.fit() 进行训练
使用 model.evaluate() 评估模型表现
使用 model.predict() 进行预测
训练时使用回调
使用 TensorBoard 可视化训练
实践：训练与监控
章节 5: tf.data 数据输入管道
为什么选择 tf.data？
从张量、NumPy 和生成器创建数据集
使用 TFRecord 文件
应用转换：map()
批处理与混洗
为提高性能而预取
将 tf.data 与 model.fit() 结合使用
使用 tf.data 进行图像数据增强
动手实践：构建图像数据管道
章节 6: 保存和加载模型
为什么要保存和加载模型？
训练期间保存检查点
仅保存权重
保存整个模型（架构 + 权重 + 优化器状态）
TensorFlow SavedModel 形式
加载预训练模型
TensorFlow Hub 简介
练习：模型训练的保存与恢复
张量运算
这部分内容有帮助吗？
- Tensors, TensorFlow Authors, 2024 - 这份官方指南解释了张量是什么以及如何在 TensorFlow 中使用各种操作，例如数学函数、广播和形状操作。
- Broadcasting, NumPy Developers, 2023 - 这份 NumPy 文档解释了广播的规则和应用，这是与 TensorFlow 共享的数组操作概念。
- Deep Learning, Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, and Aaron Courville, 2016 (MIT Press) - 第2章“线性代数”为向量和矩阵操作提供了理论背景，这是理解张量操作的基础。
- Automatic differentiation with tf.GradientTape, TensorFlow Authors, 2023 - 描述了 TensorFlow 的自动微分功能，这是其与 NumPy 的区别之一，也是机器学习模型训练的核心。