TensorFlow 2.0 笔记提供了 TF2.0 实践案例和基础案例...

简介：
本笔记诚挚邀请您进行收藏（star），并强烈建议您不要取消收藏（叉）。内容频繁更新，包含大量实战案例，旨在帮助您提升技能。 首先，我们探讨实战一：MNIST手写数字识别，这是一个经典的入门项目。随后，我们将深入研究实战二：猫狗识别，这是一个有趣的图像分类挑战。接着，我们将着重介绍实战三：Google涂鸦识别挑战项目，并探讨其背后的技术细节。 接下来，我们将聚焦于实战四：利用LSTM神经网络实现新闻文本分类算法的实践。之后，我们将探索实战五：通过变压器模型实现英译中机器翻译的流程。进一步地，我们将详细分析实战六：Google涂鸦识别挑战项目（采用GPU分散训练）的技术方案。 此外，我们还将深入研究实战七：花朵识别（利用TPU分散训练）的优化策略。随后，我们将聚焦于实战八：运用BERT模型实现文本匹配的技巧。最后，我们将介绍实战九：如何将tf.serving模型部署到实际应用中。 此外，我们还提供其他待完成的项目（TODO）以及一些推荐的项目供您参考。特别值得关注的是MIND算法（提供Demo数据），以及NLP项目和CV项目等多种选择。最后提供参考资料供您深入学习和实践。