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如果你对 Python 还不熟悉，推荐先阅读 一篇文章入门 Python

文档地址

• 文档地址：TensorFlow 2 / 2.0 中文文档
• Github：Github - tensorflow2-docs
• 知乎专栏：Zhihu - Tensorflow2-docs

目录(持续更新)

基础 - 机器学习基础 ML basics

1. 图像分类 Classify images
2. 文本分类 Classify text
3. 结构化数据分类 Classify structured data
4. 回归 Regression
5. 过拟合与欠拟合 Overfitting and underfitting
6. 保存和恢复模型 Save and restore models

基础 - 图像分类

1. 卷积神经网络 Convolutional Neural Networks
2. 使用TFHub进行迁移学习 TensorFlow Hub with Keras
3. 使用预训练CNN进行迁移学习 Transfer Learning Using Pretrained ConvNets

基础 - 文本分类

1. 使用RNN对文本分类进行分类 Text classification with an RNN

进阶 - 自定义

1. 张量和操作 Tensors and operations
2. 自定义层 Custom layers
3. 自动微分 Automatic differentiation
4. 自定义训练：攻略 Custom training：walkthrough
5. 动态图机制 TF function and AutoGraph

极客兔兔实战

监督学习

1. mnist手写数字识别(CNN卷积神经网络)
2. 监督学习玩转 OpenAI gym game

强化学习

1. 强化学习 Q-Learning 玩转 OpenAI gym
2. 强化学习 DQN 玩转 gym Mountain Car
3. 强化学习 70行代码实战 Policy Gradient

声明

TensorFlow 2 中文文档主要参考 TensorFlow官网，书写而成。选取了一些有价值的章节作总结，内容目录基本与官方文档一致，但在内容上作了大量的简化，以代码实践为主。TensorFlow 是机器学习的高阶框架，功能强大，接口很多，TensorFlow 2 废弃了大量重复的接口，将 Keras 作为搭建网络的主力接口，也添加了很多新的特性，极大地改进了可用性，能有效地减少代码量。

TensorFlow 2 中文文档的目的是选取官方文档中有代表性的内容，帮助大家快速入门，一览TensorFlow 在图像识别、文本分类、结构化数据等方面的风采。介绍 TensorFlow 1.x 的文档已经很多，所以这份文档侧重于总结 TensorFlow 2 的新特性。

TensorFlow官网的文档遵循署名 4.0 国际 (CC BY 4.0)协议，代码遵循Apache 2.0 协议，本文档完全遵守上述协议。将在显著地方注明来源。

代码基于Python3和TensorFlow 2.0 beta实现。

力求简洁，部分代码删改过，例如兼容Python 2.x的代码均被删除。

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