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
第 1 章测验
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
第 2 章测验
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
第 3 章测验
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
第 4 章测验
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
第 5 章测验
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
第 6 章测验
编译模型：优化器
这部分内容有帮助吗？
- Deep Learning, Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville, 2016 (MIT Press) - 一本关于深度学习的资源，其中有专门的章节讨论梯度下降、SGD、动量、Adam和RMSprop等优化算法。
- Adam: A Method for Stochastic Optimization, Diederik P. Kingma, Jimmy Ba, 2015 3rd International Conference for Learning Representations DOI: 10.48550/arXiv.1412.6980 - 介绍Adam优化算法的原始研究论文，解释了其利用梯度一阶和二阶矩的自适应学习率机制。
- tf.keras.optimizers module, TensorFlow Developers, 2024 - TensorFlow中Keras优化器的官方文档，详细介绍了SGD、Adam和RMSprop等算法的使用、参数及实际实现方法。
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