# eat_tensorflow2_in_30_days_ipynb

**Repository Path**: lg21c/eat_tensorflow2_in_30_days_ipynb

## Basic Information

- **Project Name**: eat_tensorflow2_in_30_days_ipynb
- **Description**: 30天掌握Tensorflow2.1 Jupyter Notebook 版
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2020-10-30
- **Last Updated**: 2020-12-19

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

## eat_tensorflow2_in_30_days_ipynb

eat_tensorflow2_in_30_days_ipynb为[《30天吃掉那只TensorFlow2.0 》](https://github.com/lyhue1991/eat_tensorflow2_in_30_days)Jupyter Notebook 运行版本。
  
感谢原作者[lyhue1991](https://github.com/lyhue1991)提供的教程。

**[Convert to English version.](https://github.com/Amberlan1001/eat_tensorflow2_in_30_days_ipynb/tree/english)**

### 1、章节目录 ⏰

**点击对应蓝色标题即可进入该章节。**

|日期 | 学习内容                                                       | 内容难度   | 预计学习时间 | 更新状态|
|----:|:--------------------------------------------------------------|-----------:|----------:|-----:|
| |[**一、TensorFlow的建模流程**](一、TensorFlow的建模流程/一、TensorFlow的建模流程.md)    |⭐️   |   0 hour   |✅    |
|day1 |  [1-1 结构化数据建模流程范例](一、TensorFlow的建模流程/1-1结构化数据建模流程范例.ipynb)    | ⭐️⭐️⭐️ |   1 hour    |✅    |
|day2 |[1-2 图片数据建模流程范例](一、TensorFlow的建模流程/1-2图片数据建模流程范例.ipynb)    | ⭐️⭐️⭐️⭐️  |   2 hour    |✅    |
|day3 |  [1-3 文本数据建模流程范例](一、TensorFlow的建模流程/1-3文本数据建模流程范例.ipynb)   | ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️  |   2 hour    |✅    |
|day4 |  [1-4 时间序列数据建模流程范例](一、TensorFlow的建模流程/1-4时间序列数据建模流程范例.ipynb)   | ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️  |   2 hour    |✅    |
|     |[**二、TensorFlow的核心概念**](二、TensorFlow的核心概念/二、TensorFlow的核心概念.md)  | ⭐️  |  0 hour |✅  |
|day5 |  [2-1 张量数据结构](二、TensorFlow的核心概念/2-1张量数据结构.ipynb)  | ⭐️⭐️⭐️⭐️   |   1 hour    |✅    |
|day6 |  [2-2 三种计算图](二、TensorFlow的核心概念/2-2三种计算图.ipynb)  | ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️   |   2 hour    |✅    |
|day7 |  [2-3 自动微分机制](二、TensorFlow的核心概念/2-3自动微分机制.ipynb)  | ⭐️⭐️⭐️   |   1 hour    |✅    |
|  |[**三、TensorFlow的层次结构**](三、TensorFlow的层次结构/三、TensorFlow的层次结构.md) |   ⭐️  |  0 hour   |✅  |
|day8 |  [3-1 低阶API示范](三、TensorFlow的层次结构/3-1低阶API示范.ipynb)   | ⭐️⭐️   |   0.5 hour    |✅   |
|day9 |  [3-2 中阶API示范](三、TensorFlow的层次结构/3-2中阶API示范.ipynb)   | ⭐️⭐️⭐️   |   0.5 hour    |✅  |
|day10 |  [3-3 高阶API示范](三、TensorFlow的层次结构/3-3高阶API示范.ipynb)  | ⭐️⭐️⭐️   |   0.5 hour    |✅  |
|  |[**四、TensorFlow的低阶API**](四、TensorFlow的低阶API/四、TensorFlow的低阶API.md) |⭐️    | 0 hour|✅  |
|day11|  [4-1 张量的结构操作](四、TensorFlow的低阶API/4-1张量的结构操作.ipynb)  | ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️   |   2 hour    |✅   |
|day12|  [4-2 张量的数学运算](四、TensorFlow的低阶API/4-2张量的数学运算.ipynb)   | ⭐️⭐️⭐️⭐️   |   1 hour    |✅  |
|day13|  [4-3 AutoGraph的使用规范](四、TensorFlow的低阶API/4-3AutoGraph的使用规范.ipynb)| ⭐️⭐️⭐️   |   0.5 hour    |✅  |
|day14|  [4-4 AutoGraph的机制原理](四、TensorFlow的低阶API/4-4AutoGraph的机制原理.ipynb)    | ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️   |   2 hour    |✅  |
|day15|  [4-5 AutoGraph和tf.Module](四、TensorFlow的低阶API/4-5AutoGraph和tf.Module.ipynb)  | ⭐️⭐️⭐️⭐️   |   1 hour    |✅  |
|  |[**五、TensorFlow的中阶API**](五、TensorFlow的中阶API/五、TensorFlow的中阶API.md) |  ⭐️  | 0 hour|✅ |
|day16|  [5-1 数据管道Dataset](五、TensorFlow的中阶API/5-1数据管道Dataset.ipynb)   | ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️   |   2 hour    |✅  |
|day17|  [5-2 特征列feature_column](五、TensorFlow的中阶API/5-2特征列feature_column.ipynb)   | ⭐️⭐️⭐️⭐️   |   1 hour    |✅  |
|day18|  [5-3 激活函数activation](五、TensorFlow的中阶API/5-3激活函数activation.ipynb)    | ⭐️⭐️⭐️   |   0.5 hour    |✅   |
|day19|  [5-4 模型层layers](五、TensorFlow的中阶API/5-4模型层layers.ipynb)  | ⭐️⭐️⭐️   |   1 hour    |✅  |
|day20|  [5-5 损失函数losses](五、TensorFlow的中阶API/5-5损失函数losses.ipynb)    | ⭐️⭐️⭐️   |   1 hour    |✅  |
|day21|  [5-6 评估指标metrics](五、TensorFlow的中阶API/5-6评估指标metrics.ipynb)    | ⭐️⭐️⭐️   |   1 hour    |✅   |
|day22|  [5-7 优化器optimizers](五、TensorFlow的中阶API/5-7优化器optimizers.ipynb)    | ⭐️⭐️⭐️   |   0.5 hour    |✅   |
|day23|  [5-8 回调函数callbacks](五、TensorFlow的中阶API/5-8回调函数callbacks.ipynb)   | ⭐️⭐️⭐️⭐️   |   1 hour    |✅   |
|  |[**六、TensorFlow的高阶API**](六、TensorFlow的高阶API/六、TensorFlow的高阶API.md)|    ⭐️ | 0 hour|✅  |
|day24|  [6-1 构建模型的3种方法](六、TensorFlow的高阶API/6-1构建模型的3种方法.ipynb)   | ⭐️⭐️⭐️   |   1 hour    |✅ |
|day25|  [6-2 训练模型的3种方法](六、TensorFlow的高阶API/6-2训练模型的3种方法.ipynb)  | ⭐️⭐️⭐️⭐️   |   1 hour    |✅   |
|day26|  [6-3 使用单GPU训练模型](六、TensorFlow的高阶API/6-3使用单GPU训练模型.ipynb)    | ⭐️⭐️   |   0.5 hour    |✅   |
|day27|  [6-4 使用多GPU训练模型](六、TensorFlow的高阶API/6-4使用多GPU训练模型.ipynb)    | ⭐️⭐️   |   0.5 hour    |✅  |
|day28|  [6-5 使用TPU训练模型](六、TensorFlow的高阶API/6-5使用TPU训练模型.ipynb)   | ⭐️⭐️   |   0.5 hour    |✅  |
|day29| [6-6 使用tensorflow-serving部署模型](六、TensorFlow的高阶API/6-6使用tensorflow-serving部署模型.ipynb) | ⭐️⭐️⭐️⭐️| 1 hour |✅   |
|day29| [6-6-1 使用tensorflow-serving-colab部署模型](六、TensorFlow的高阶API/6-6-1.Tf_seving_colab部署模型.ipynb) | ⭐️⭐️⭐️⭐️| 1 hour |✅   |
|day30| [6-7 使用spark-scala调用tensorflow模型](六、TensorFlow的高阶API/6-7使用spark-scala调用tensorflow模型.ipynb) | ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️|2 hour|✅  |

### 2、运行环境


本书全部源码在jupyter中编写测试通过，建议通过git克隆到本地，并在jupyter中交互式运行学习。

```python
#建议在终端上安装最新版本tensorflow 测试此教程中的代码
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple  -U tensorflow
```

```python
import tensorflow as tf

#注：全部代码在tensorflow 2.1版本测试通过
tf.print("tensorflow version:",tf.__version__)
```

```
tensorflow version: 2.1.0
```