【Google 机器学习笔记】 十、TensorFlow 2.1 实战（二）基本图像分类   为节省时间，降低学习成本，本节实战的图片分类对象 tf.keras 中内置的 MNIST 数据集。   首先回顾机器学习编程的几个基本步骤     1. 数据       ① 获取数据       ② 处理数据       ③ 拆分数据       ④ 检查数据     2. 模型       ① 构建模型       ② 检查模型       ③ 训练模型       ④ 进行预测   现根据以上步

TensorFlow2.0学习笔记(二）基础运算API的使用tf.constant 创建一个常量:简单运算，加，平方，转置后相乘：numpy conversion:string类型的变量以及数组，如何初始化，如何查看长度：ragged tensorragged tensor 拼接：ragged tensor转化为tensorsparse tensor乘法、矩阵相乘变量变量的赋值操作自定义损失函数自定义层（线性层、soft层）tf.function函数转换tf.function和python_f