TensorFlow 2.0 Guide官方教程 个人学习笔记概览（持续更新）

变更记录	版本	备注
2019.11.2	v1.0	谷歌官方Tensorflow 2.0 Guide 翻译

一、Keras
1.1 Keras 概览
1.2 Keras 功能API
1.3 训练和评价
1.4 编写自定义层和模型
1.5 保存和序列化模型
1.6 Keras RNN
1.7掩码和填充
1.8 编写自定义回调

二、Estimator
2.1 Estimator

三、Customization
3.1 即刻执行
3.2 变量
3.3 张量
3.4 不规则张量
3.5 创建操作

四、Data input pipelines(数据输入流水线）
4.1 tf.data
4.2 性能

五、Saved a model（保存模型）
5.1 检查点
5.2 已保存模型

六、Accelerator（加速器）
6.1 分布式训练
6.2 GPU

七、附录
7.1 版本兼容性（英文原版）

术语

术语	定义	备注
Tensor
Raged Tensor
shape
epoch	一个epoch表示所有训练样本运算学习一遍
step(iteration)	表示每运行一个iteration/step，更新一次参数权重，即进行一次学习，每一次更新参数需要batch size个样本进行运算学习，根据运算结果调整更新一次参数。
batch
batch_size	1次迭代所使用的样本量	$$iteration=exampleNums\ast epoch/batc{h}_{s}ize$$
dtype
Estimator
eager
pipeline
signature
graph
axis
all-reduce
TPU
GPU
CPU
fit
overfit
eval
consume
tain
evaluate
metric
generalization