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TensorFlow 2.0中有多处更改，让用户使用更高效。TensorFlow 2.0删除冗余 APIs,使API更加一致(统一 RNNs,统一优化器)，并通过Eager execution模式更好地与Python运行时集成。

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最新TensorFlow2.0机器学习实用指南—第二版（附279页pdf下载）
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278+阅读 · 2020年6月9日
TensorFlow 2.2为keras.Model加入train_step方法，开发者可自由定义模型自动训练过程
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36+阅读 · 2020年3月27日
自回归模型:PixelCNN
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27+阅读 · 2020年3月21日
TensorFlow开发者峰会2020 Keynote，TF2及其庞大的科研、工业生态圈
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26+阅读 · 2020年3月20日
【新书】学习TensorFlow2.0，177页pdf，使用Python实现机器学习和深度学习模型
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224+阅读 · 2019年12月28日
【电子书推荐】《深度学习之TensorFlow工程化项目实战》电子书以及配套代码及数据集资源，附787页pdf
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211+阅读 · 2019年12月15日
【谷歌出品】272页PPT讲述Tensorflow2.0在图形学方面的应用，SIGGRAPH2019
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19+阅读 · 2019年10月1日
【O'Reilly TensorFlow Conference 2019】MLIR：加速人工智能（MLIR: Accelerating AI）
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7+阅读 · 2019年11月14日
【O'Reilly TensorFlow Conference 2019】基于TensorFlow的实时流数据机器学习（Machine learning over real-time streaming data with TensorFlow）
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28+阅读 · 2019年11月14日
【O'Reilly TensorFlow Conference 2019】 介绍在日本Yahoo上Hilbert AutoML与TensorFlow的扩展（Introduction to Hilbert AutoML with TensorFlow Extended (TFX) at Yahoo! JAPAN）
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4+阅读 · 2019年11月14日
【O'Reilly TensorFlow Conference 2019】用张量流方法求解非线性规划中的一个数据增广与偏倚问题 KC Tung（微软）（A novel solution for a data augmentation and bias problem in NLP using TensorFlow）
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5+阅读 · 2019年11月13日
【O'Reilly TensorFlow Conference 2019】“人为错误”：我们如何帮助人们建立他们期望的模型 安娜·罗斯（微软）（"Human error": How can we help people build models that do what they expect Anna Roth (Microsoft)）
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4+阅读 · 2019年11月13日
【TensorFlow 2.0深度学习开源书】深度学习开源书，基于TensorFlow 2.0实战
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123+阅读 · 2019年11月13日
【O'Reilly TensorFlow Conference 2019】Splunk的深度学习工具包（Deep Learning Toolkit for Splunk），Splunk，员工机器学习架构师Philipp Drieger，首席产品经理Iman Makaremi
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4+阅读 · 2019年11月13日
【干货】谷歌Joshua Gordon 《TensorFlow 2.0讲解》，63页PPT
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28+阅读 · 2019年11月2日
参考链接
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