tensorflow 2.0是google開源機器學習框架的下乙個主要版本，其第乙個beta版本可用。
tensorflow是google對機器學習和資料科學領域的貢獻，是快速開發神經網路的通用框架。 儘管是相對較新的tensorflow，但由於其強大的抽象性和易用性，已經被廣泛用作深度學習的通用平台。
tensorflow專案頁面上提供了ubuntu linux，macos和microsoft windows上tensorflow的安裝說明 。 docker使用者可以直接從docker hub獲取預構建的tensorflow docker映像 。 您還可以將源**編譯為二進位制檔案 ； 這些資源可以在github上找到 。
[ tensorflow機器學習入門 。||點評：google cloud automl是真正的自動化機器學習 。|最好的機器學習和深度學習庫 。|通過infoworld大資料和分析報告時事通訊深入了解分析和大資料。]
除了解決效能問題外，tensorflow 2.0的構建者還將其視為糾正相容性和連續性錯誤的機會，否則在語義版本控制中將被禁止。
tensorflow 2.0的主要功能是「渴望執行」環境，可通過tensorflow實踐更好地使使用者對程式設計模型的期望與之一致。 在tensorflow 1.7中引入的急切執行是一種命令式程式設計環境，它可以立即評估操作而無需構建圖形。 返回具體值而不是計算圖，以便以後執行。 渴望執行旨在使框架更易於學習和使用。
tensorflow 2.0中引入的其他功能包括：
計畫對公升級進行一系列公共設計審查 。
tensorflow 1.0**幾乎可以在tensorflow 2.0中完全未經修改地執行，但不會利用tensorflow 2.0的改進。 最好的長期策略是轉換現有的tensorflow程式； tensorflow 2.0程式不僅執行速度更快，而且通常更加簡潔。 提供的轉換工具會更新python**以使用與tensorflow相容的api，並在無法進行自動轉換時發出警告。
tensorflow 2.0的構建者不希望在1.x系列產品中進一步開發功能，儘管在2.0版發布後的一年內，將為1.x系列產品提供安全補丁。
2023年5月的tensorflow 1.8中的新增功能包括：
tensorflow 1.7的主要新功能包括：
tensorflow 1.6的主要新增功能包括：
tensorflow 1.5的主要變化包括：
tensorflow 1.4的新增功能包括：
通過圍繞機器學習和人工智慧的炒作，我們的小組討論了該技術的定義和含義。
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tensorflow2 0視訊記憶體設定
遇到乙個問題 新買顯示卡視訊記憶體8g但是tensorflow執行的時候介面顯示只有約6.3g的視訊記憶體可用，如下圖 即限制了我的視訊記憶體，具體原因為什麼我也不知道，但原來的視訊記憶體小一些的顯示卡就沒有這個問題。目前的解決辦法是 官方文件解決 然後對應的中文部落格 總結一下，就是下面的兩個辦法...
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常用啟用函式及對應特點 神經網路結構的輸出為所有輸入的加權和，這導致整個神經網路是乙個線性模型。而線性模型不能解決異或問題，且面對多分類問題，也顯得束手無策。所以為了解決非線性的分類或回歸問題，啟用函式必須是非線性函式。神經網路中啟用函式的主要作用是提供網路的非線性建模能力。這是因為反向傳播演算法就...
初步了解TensorFlow2 0
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