Tensorflow2.0笔记
本博客为Tensorflow2.0学习笔记，感谢北京大学微电子学院曹建老师
1. tf.keras 搭建网络八股
1.1 keras 简介
tf.keras 是 tensorflow2 引入的高封装度的框架，可以用于快速搭建神经网络模型，keras 为支持快速实验而生，能够把想法迅速转换为结果，是深度学习框架之中最终易上手的一个，它提供了一致而简洁的 API，能够极大地减少一般应用下的工作量，提高代码地封装程度和复用性。
Keras 官 方 文 档 ： https://tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf
深度学习编程框架中的 API 众多，就算是从业很久的算法工程师也不可能记住所有的 API。由于本课程时间有限，只覆盖了 tensorflow2 系列中的最常用的几个 API，仍然还有很多需要在今后的实践中继续学习，这时我们就需要参考tensorflow 的官方文档，通过阅读源码和注释的方法学习 API。通常有两种方法， 以下将分别介绍。
第一种：在 pycharm 集成开发环境中查看框架源码
如上图，将鼠标放置在函数上按住 Ctrl 键，会显示函数的基本信息，包括封装函数的类，函数入口参数，函数功能等。上图中显示的提示框就是显示出的函数信息，第一行表示函数属于 Model 类，第二三四行列出了函数的参数，第五行说明了函数的功能。可以看到，model.fit()的功能是执行训练过程，是本节课搭建神经网络六部法中十分重要的一步，后面会进一步介绍。
按住 Ctrl 键点击函数会跳转到函数的源代码部分，使用者可以根据源码和注释进一步了解函数的实现方法。
第二种：在 tensorflow 官网中查询函数文档
上图是 tensorflow 官方文档的网站页面。查询时可以通过左边的检索寻找目标函数。以下以查找 model.fit()函数为例。
打开 tf.keras 中的 Model 类，可以看到右方目录列出了 Model 类所包含的函数。
点击 fit()函数可以看到对于函数的介绍，包括输入参数具体介绍，函数功能等。