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下面是 2.0 的一些新特性。

功能API

当然，顺序模型是一个简单的图层堆栈，不能代表任意模型。可以使用Functional API构建更高级的模型，这使您可以定义复杂的拓扑，包括多输入和多输出模型，具有共享层的模型以及具有剩余连接的模型。

高阶 API

－　Keras，用于构建和训练深度学习模型的 TensorFlow 高阶 API。 －　Eager Execution，一个以命令方式编写 TensorFlow 代码的 API，就像使用 NumPy 一样。

顺序API

如果您是学生学习ML，我们建议您开始使用tf.keras Sequential API。它直观，简洁，适用于实践中95％的ML问题。使用此API，您可以在大约10行代码中编写第一个神经网络。

如何安装tf.keras

pip install tensorflow

关于TensorFlow 2.0的特性是什么就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。