深度学习入门与进阶+TensorFlow实践教学：TensorFlow框架及核心功能解析

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TensorFlow 基础篇

由 Google Brain 在 2015 年推出，TensorFlow 是一款深度学习框架，

其在当前各类深度学习平台中占据最大市场份额。随后，在 1.4 版本中，

该框架集成了 Keras ，在便捷性与运行效率之间取得良好平衡，成为

初学者进入深度学习领域的理想工具。

本部分内容将对 TensorFlow 的整体结构进行阐述，涵盖如下方面。

（ 1 ）从张量的运算方式、自动微分机制、神经网络层的构建入手，逐步完成一个完整的神经网络模型。

（ 2 ）解析神经网络中所涉及的各项函数定义，包括激活函数、损失函数、优化算法以及评估指标等，并阐述如何借助梯度下降法寻找最优解的具体原理和实现步骤。

（ 3 ）演示 TensorFlow 中各类实用工具的应用方法，例如回调函数、可视化分析工具 TensorBoard ，以及数据处理模块 TensorFlow Dataset 和模型部署工具 TensorFlow Serving 等内容。

（ 4 ）通过实际操作演练完整构建神经网络的全过程。

（ 5 ）卷积