TensorFlow 详解
本教程主要翻译 TensorFlow 官方教程 ，并做了一些修改。所有代码都放在 tensorflow 目录中，可以直接在本地电脑上运行。
对于初学者，最好的起点是使用用户友好的 Keras API，通过乐高积木的方式将块拼凑在一起来构建模型。
对于专家，Keras 函数和可子类化类型提供了运行接口，可自定义和高级研究。构建模型，然后编写前向和反向过程，创建自定义层、激活和训练循环。
01 快速入门
1.1 新手速览
翻译 TensorFlow 官方教程 TensorFlow 2 quickstart for beginners ，并做出如下改动：
-
1. 增加 MNIST 样本图片显示。
-
2. 直接使用
keras代替tf.keras。 -
3. 同时处理 5 个样本，让模型随机输出概率更接近 2.3 。
-
4. 使用
argmax函数输出模型预测的类别。
1.2 专家速览
翻译 TensorFlow 官方教程 TensorFlow 2 quickstart for experts ，并做出如下改动：
-
1. 增加 3 个小标题，让结构更清晰。
02 Keras 基础
2.1 基础图片分类
翻译 TensorFlow 官方教程 Basic classification: Classify images of clothing ，并做出如下改动：
-
1. 去掉预测中复杂的图像绘制，专注于模型本身。
2.2 基础文本分类
翻译 TensorFlow 官方教程 Basic text classification ，并做出如下改动：
-
1. 使用 Keras 默认目录存放文本。
-
2. 删除模型导出部分。
-
3. 删除多分类问题。
2.3 回归
2.4 过拟合与欠拟合
2.5 保存和加载
2.6 超参数
06 图像
6.1 卷积神经网络
6.2 图像分类
6.3 迁移学习和微调
6.4 数据增强
6.5 图像分割
6.6 视频分类
07 文本
7.1 KerasNLP 入门
7.2 RNN 文本生成
翻译 TensorFlow 官方教程 Text generation with an RNN
7.3 Seq2Seq 翻译模型
翻译 TensorFlow 官方教程 Neural machine translation with attention，并做出如下改动：
1. 因为无法引用 tensorflow-text 库，在数据预处理阶段手写
normalize_utf8函数，用于字符转换。2. 删除解码器中的
state参数。
7.4 Transformer 翻译模型
翻译 TensorFlow 官方教程 Neural machine translation with a Transformer and Keras
7.5 图像字幕
翻译 TensorFlow 官方教程 Image captioning with visual attention