TensorFlow2.0学习笔记 此笔记涉及TensorFlow的基础语法、张量、模型搭建、模型训练、模型自定义、数据构建、深度神经网络等知识， 适合有一定深度学习基础的同学学习。 有一起学习人工智能的伙伴，可以添加好友一起学习
1.张量
1.1.张量的创建
1.2.张量的操作
2.建模方式
2.1.常用层
2.2.三种建模方式
3.模型训练
3.1.Keras版本模型训练
3.2.自动求导
3.3.AutoGraph机制
3.4.模型保存与加载
4.模型的自定义
4.1.自定义层
4.2.损失函数
4.3.评估函数
4.4.TensorBoard
5.数据构建
5.1.Dataset类
5.2.TFRecordDataset类
5.3.TextLineDataset类
5.4.猫狗分类
5.5.TFRecord
6.深度神经网络
6.1.卷积神经网络简介
6.2.循环神经网络
6.3.word2vec
6.4.LSTM实现新闻分类算法