tensorflow2.0和1.0区别 人工智能该如何学起？
人工智能该如何学起？
首先要看基础，比如数学、软件、算法、建筑学、心理学、自动化、脑科学、统计学等等。
其次，要看你想解决哪些问题，比如视觉识别、自动驾驶、天气预报、语音语义学、定量金融、图像处理、金融分析等，每个领域的要求都不一样。例如，那些做医学碰撞诊断的人需要学习一些影像学知识。
需要找一位有学问的专业老师，如果自学，就必须进入专业交流圈。
有学习python和tensorflow的书籍推荐吗？谢谢？
Python作为一种编程语言，值得学习。由于其简单的介绍和易懂的特点，受到越来越多开发人员的欢迎。就连房地产大亨潘石屹也在学蟒蛇，可见蟒蛇的流行。由于去年工作的需要，我自学了一些Python知识，并用tensorflow框架推荐了一些书籍和学习经验。
Python非常容易入门。你可以通过参考一些书籍或在线课程来学习。MOOCS、网易云课堂，甚至BiliBili都有教程。大部分的基础知识都可以涵盖。如果您想学习tensorflow，可以学习一些数据处理，了解和使用常用的第三方库。您可以参考Python数据分析、Python数据可视化等
1。X
版本太复杂了，普通用户无法理解，而2.0简化了很多东西，更像Python语言，更容易上手。目前，书不多。你可以参考tensorflow 2.0深度学习算法的实用教材，或者直接去一些东方搜索。如果你想了解更多，你可以阅读《深度学习》、《机器学习》等相关书籍。
Keras还是TensorFlow，程序员该如何选择深度学习框架？
如果您想用少量代码尽快构建和测试神经网络，keras是最快的，而且顺序API和模型非常强大。而且keras的设计非常人性化。以数据输入和输出为例，与keras的简单操作相比，tensorflow编译码的构造过程非常复杂（尤其对于初学者来说，大量的记忆过程非常痛苦）。此外，keras将模块化作为设计原则之一，用户可以根据自己的需求进行组合。如果你只是想快速建立通用模型来实现你的想法，keras可以是第一选择。
但是，包装后，keras将变得非常不灵活，其速度相对较慢。如果高度包装，上述缺点将更加明显。除了一些对速度要求较低的工业应用外，由于tensorflow的速度较高，因此会选择tensorflow
如果您在验证您的想法时，想定义损失函数而不是使用现有的设置，与keras相比，tensorflow提供了更大的个性空间。此外，对神经网络的控制程度将在很大程度上决定对网络的理解和优化，而keras提供的权限很少。相反，tensorflow提供了更多的控制权，比如是否训练其中一个变量、操作梯度（以获得训练进度）等等。
尽管它们都提供了深度学习模型通常需要的功能，但如果用户仍然追求一些高阶功能选择，例如研究特殊类型的模型，则需要tensorflow。例如，如果您想加快计算速度，可以使用tensorflow的thread函数来实现与多个线程的相同会话。此外，它还提供了调试器功能，有助于推断错误和加快操作速度。
如何学习tensorflow？
Tensorflow是由Google开发的人工智能框架。现在它有了一个中国官方网站和社区。你可以仿效官网学习。如果你不明白，你可以去tensorflow社区检查或提问。当然，GitHub对此也有很多知识。你可以学习它作为参考。如果你没有GPU，你可以使用谷歌的colab，一个免费的GPU
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