TensorFlow轻松入门（一）（更新中）
- 开发
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常见模块
- tf. ：包含了张量定义，变换等常用函数和类；
- tf.data：输入数据处理模块，提供了像tf.data.Dataset等类用于封装输入数据，指定批量大小等；
- tf.image：图像处理模块，提供图像剪裁、变换、编码、解码等类；
- tf.keras：原Keras框架高阶API，包含原tf.layers中高阶神经网络的各种层；
- tf.linalg：线性代数模块，提供了大量先行代数计算方法和类；
- tf.losses：损失函数模块，用于方便神经网络定义损失函数；
- tf.math：数据计算模块，提供了大量数学计算函数；
- tf.saved_model：模型保存模块，可用于模型的保存和恢复；
- tf.train：提供用于训练的组件，例如优化器，学习衰减策略等；
- tf.nn：提供用于构建神经网络的底层函数，以帮助实现深度神经网络各类功能层；
- tf.estimator：高阶API，提供了预创建的Estimator或自定义组件。
张量与变量创建
原文地址:https://blog.csdn.net/weixin_46157873/article/details/138094514
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