其实TensorFlow真的很水无非就这30篇熬夜练

好的！以下是TensorFlow需要掌握的核心内容，用列表形式呈现，简洁清晰（含表情符号，<300字）： 1. 基础概念与环境TensorFlow 架构（计算图、会话 -> Eager Execution）张量 (`tf.Tensor`)：创建、操作、形状、数据类型变量 (`tf.Variable`)：状态管理基础操作与数学函数开发环境搭建 (GPU支持) 2. 核心建模流程 (Keras API为主)数据预处理`tf.data`：构建高效输入管道 (Dataset, 加载、转换、批处理、预取)特征工程 (归一化、编码等)模型构建顺序模型 (`tf.keras.Sequential`)函数式 API (`tf.keras.Model`) 层 (`tf.keras.layers`)：Dense, Conv2D, LSTM, Dropout, BatchNorm 等模型训练：编译：损失函数 (`losses`)、优化器 (`optimizers`)、评估指标 (`metrics`)拟合：`model.fit()`，回调函数 (`callbacks`，如早停、保存点)模型评估与预测： `model.evaluate()`, `model.predict()` 3. 关键组件与技术自动微分： `GradientTape` (定制训练循环)模型保存与加载：SavedModel 格式、HDF5可视化: TensorBoard 集成迁移学习： 加载预训练模型 (如 Keras Applications) 4. 进阶与部署分布式训练： 策略 (`tf.distribute.Strategy`)模型部署: TensorFlow Serving, TFLite (移动/嵌入式), TF.js (Web)自定义层/模型/训练循环：更灵活控制TensorFlow Hub：复用预训练模块 5. 生态了解TensorFlow Extended (TFX)：生产级ML管道TensorFlow Probability：概率建模TensorFlow Graphics：计算机图形学相关总结： 掌握基础张量操作、熟练使用 Keras API 构建训练评估模型、理解数据处理 (`tf.data`) 和自动微分 (`GradientTape`)，是核心。进阶关注部署、分布式、定制化和生态工具。#大模型 #大模型应用 #深度学习 #深度学习调参 #强化学习 #大模型训练 #大模型面试题 #大模型学习 #大模型入门 #大模型算法