記得 TensorFlow 2.0?剛發(fā)布時(shí)，一票開發(fā)者都在瘋狂吐槽：官方文檔不好找，bug 沒有及時(shí)修復(fù)和更新等等。盡管上線這么久，仍有大量開發(fā)者不愿從 1.x 升級(jí)，或從別的框架遷移過來。

事實(shí)上，TensorFlow 2 不僅繼承了 Keras 快速上手和易于使用的特性，還擴(kuò)展了原有 Keras 所不支持的分布式訓(xùn)練，并整合了 TF 生態(tài)的其他組件（如 TF Serving、TF Lite、TF Hub、TFX 等），能有效提升生產(chǎn)環(huán)境的穩(wěn)定性和可維護(hù)性。

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所以，掌握?TensorFlow 2?是一件?ROI?很高的事，甚至可以說是AI?工程師高效進(jìn)階的必修課。

現(xiàn)在市面上講 AI 入門和 TensorFlow 的資料不少，但由于缺乏實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景和數(shù)據(jù)支持，且沒有測(cè)試集和測(cè)試場(chǎng)景，無法驗(yàn)證效果，大部分人在學(xué)完課程后，仍然有一些普適性問題沒有解決，比如：

• 怎樣在生產(chǎn)環(huán)境中真正應(yīng)用 TensorFlow ？

• 如何證明自己是位合格的 AI 算法工程師？

• 實(shí)際 AI 項(xiàng)目研發(fā)過程中會(huì)遇到哪些坑，具體如何解決？

這里，給你分享一份從基礎(chǔ)到項(xiàng)目進(jìn)階的 「TensorFlow 2.0?學(xué)習(xí)框架圖」，你可以系統(tǒng)梳理 TF2.0 的在實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目中的應(yīng)用，循序漸進(jìn)地掌握 TensorFlow 2.0 核心知識(shí)。

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這張圖譜出自彭靖田，之前看過他的《TensorFlow 快速入門與實(shí)戰(zhàn)》，由淺入深講解了四個(gè) TensorFlow 實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目，跟著學(xué)下來，感覺收獲很大。前段時(shí)間，又刷了他出的第二季《TensorFlow 2 項(xiàng)目進(jìn)階實(shí)戰(zhàn)》，講得真的太硬核了，真心推薦。

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在這個(gè)課程中，他系統(tǒng)講解了AI 項(xiàng)目落地的設(shè)計(jì)思路和關(guān)鍵原則，帶你掌握 TensorFlow 2 核心思想和實(shí)戰(zhàn)技能。同時(shí)，通過完整落地一個(gè) AI 新零售項(xiàng)目，讓大家能夠了解在真實(shí)的生產(chǎn)環(huán)境當(dāng)中，AI 是如何幫助企業(yè)降本增效，解決實(shí)際問題的。

苦于沒有實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)的同學(xué)，這個(gè)課再適合不過了。完全可以帶你了解和掌握 AI 落地的設(shè)計(jì)思路和經(jīng)驗(yàn)，同時(shí)提升你的 AI 技術(shù)，做到熟練運(yùn)用 TensorFlow 2。價(jià)格也很合適，新人首單僅?￥59.9。

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介紹一下作者——彭靖田 , 品覽數(shù)據(jù)聯(lián)合創(chuàng)始人兼 CTO，Google Developers Experts。

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多年來，一直從事 TensorFlow 與 AI 落地的相關(guān)工作。畢業(yè)進(jìn)入華為后，在 2012 實(shí)驗(yàn)室深度學(xué)習(xí)團(tuán)隊(duì)參與了 ModelArts 的早期設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)，而后作為技術(shù)合伙人，加入容器智能云初創(chuàng)公司 Caicloud，負(fù)責(zé) AI 云平臺(tái) Clever 的設(shè)計(jì)與研發(fā)工作?，F(xiàn)在，與朋友一起創(chuàng)業(yè)做了品覽數(shù)據(jù)，主要面向大企業(yè)（如萬科、上汽、味全、自如等）提供 AI 物品識(shí)別產(chǎn)品及解決方案。

這門課是如何設(shè)計(jì)的？

彭靖田以參與性最高的線下門店為切入點(diǎn)，以貨架為舞臺(tái)，帶你了解如何用 AI 實(shí)現(xiàn)貨架數(shù)字化和業(yè)務(wù)智能化，幫品牌商 / 零售商快速提高銷售額。內(nèi)容主要分為三部分：

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→第一部分：TensorFlow 2 的設(shè)計(jì)思想與上手實(shí)踐，以及它和 TensorFlow 1.x 的區(qū)別。帶你快速掌握 TensorFlow 2 的核心模塊，做到有效處理數(shù)據(jù) 、訓(xùn)練模型并預(yù)測(cè)結(jié)果。

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→第二部分：以 AI 新零售項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)為主線，講解 AI 新零售的需求背景、AI 解決方案設(shè)計(jì)、目標(biāo)檢測(cè)與商品識(shí)別的落地實(shí)戰(zhàn)，并結(jié)合 AI 模型和業(yè)務(wù)邏輯，動(dòng)手實(shí)現(xiàn)一個(gè)完整的 Web 應(yīng)用交付。在檢測(cè)和識(shí)別部分，會(huì)用到比較前沿 RetinaNet 技術(shù)。

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這部分是課程的重點(diǎn)章節(jié)，從方案設(shè)計(jì)到最終的落地，會(huì)遇到哪些坑，如何去填這些坑，作者將這些年摸爬滾打的經(jīng)驗(yàn)通通都分享給你，讓你在今后的工作中少走彎路。

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→第三部分：分享 TensorFlow 2 中極具價(jià)值的幾個(gè)進(jìn)階使用模塊及方法，主要是圖像數(shù)據(jù)增強(qiáng)、分布式訓(xùn)練、遷移學(xué)習(xí)、性能優(yōu)化以及生產(chǎn)級(jí)部署幾大塊，帶你了解 TensorFlow 2 的強(qiáng)大能力，并利用它們?yōu)樽约旱捻?xiàng)目賦能。

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這個(gè)課程我最滿意的也是能夠貢獻(xiàn)一些真實(shí)場(chǎng)景的復(fù)雜數(shù)據(jù)，讓大家真正能夠?qū)崙?zhàn)一把 AI，看看現(xiàn)在落地到底難在哪，這些 Corner Case 到底怎么去解決。非常實(shí)用了，需要的朋友可以抓住這一次學(xué)習(xí)的機(jī)會(huì)。畢竟學(xué)好了才能打造個(gè)人的稀缺性，提升個(gè)人在行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。

找運(yùn)營(yíng)小姐姐要了優(yōu)惠，抓緊機(jī)會(huì)。

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的TensorFlow 2.0不好用？会了是“真香”！的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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