第1章 TensorFlow 2.0概述
- 核心内容：TF2.0的核心改进与架构设计。
- 重点：
- 从TF1到TF2的范式转变（会话模式→函数式编程）。
- 符号计算与具体计算的对比。
- 端到端工作流（数据→模型→部署）。
第2章 模型构建：从简单到灵活
- 核心内容：Keras API的分层使用。
- 重点：
- Sequential API：快速构建标准模型。
- Functional API：复杂模型（如多输入/输出）。
- Subclassing：自定义层与模型逻辑。
- 案例：视觉问答模型（CNN+LSTM组合）。
第3章 模型训练：灵活控制与优化
- 核心内容：训练策略与工具。
- 重点：
model.fit()的基础用法与回调函数。- 自定义训练循环（
GradientTape）。
- 分布式训练（
MirroredStrategy与MultiWorkerMirroredStrategy）。
第4章 数据处理与输入管道
- 核心内容：高效数据加载与预处理。
- 重点：
tf.data与TensorFlow Datasets的使用。- 缓存、并行处理与性能优化。
- 案例：图像数据集预处理。
第5章 部署与跨平台支持
- 核心内容：多终端部署方案。
- 重点：
- TensorFlow Lite：移动端与嵌入式设备（如Arduino）。
- TensorFlow.js：浏览器与Node.js环境。
- TensorFlow Serving：云端部署与模型版本管理。
第6章 低级别细节与高级技巧
- 核心内容：张量操作与底层优化。
- 重点：
- 张量基本操作（形状、类型、数学运算）。
- 自动微分与梯度计算。
- 自定义损失函数与指标。
第7章 案例实战
- 核心内容：实际应用场景。
- 重点：
- TinyML：Arduino手势识别（数据采集→模型转换→部署）。
- TF.js：浏览器情感分析与毒性分类。
- 分布式训练与模型压缩。
第8章 资源与工具
- 核心内容：学习资源与生态工具。
- 重点：
- TensorBoard与模型分析。
- TensorFlow Hub模型库。
- 安装指南与版本管理。
中心思想
本书以TensorFlow 2.0为核心，系统阐述其在机器学习开发中的全流程应用，核心观点如下：
开发者友好性：
- 通过Keras API分层设计（Sequential→Functional→Subclassing），支持从快速实验到复杂模型的渐进式开发。
- 简化训练流程，提供
model.fit()与自定义训练循环的灵活选择，兼顾易用性与控制力。
端到端工作流：
- 覆盖数据加载（
tf.data）、模型构建（Keras）、训练（分布式策略）、部署（Lite/JS/Serving）的完整链路。
- 强调跨平台部署能力，支持移动端（Android/iOS）、嵌入式设备（Arduino）、浏览器（TF.js）及云端（Serving）。
性能与扩展性：
- 通过
GradientTape与自动微分机制实现底层优化。
- 分布式训练策略（
MirroredStrategy）支持无缝扩展至多GPU/多节点，无需代码修改。
实际应用导向：
- 通过案例演示（如视觉问答、手势识别、网页情感分析），展示TF2.0在真实场景中的落地方法。
- 强调模型压缩（TFLite）与边缘计算（TinyML）的重要性，推动AI民主化。
生态整合：
- 集成TensorBoard、TensorFlow Hub等工具，提升开发效率。
- 与Python生态（NumPy）及Web技术（JavaScript）深度结合。
总结：TensorFlow 2.0通过易用性与强大功能的结合，为开发者提供了从原型设计到生产部署的一站式解决方案，推动机器学习技术在多领域的高效落地。
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