如果想尝试使用Google Colab上的TPU来训练模型，也是非常方便，仅需添加6行代码。 在Colab笔记本中：修改->笔记本设置->硬件加速器 中选择 TPU 注：以下代码只能在Co

可以使用以下3种方式构建模型：使用Sequential按层顺序构建模型，使用函数式API构建任意结构模型，继承Model基类构建自定义模型。 对于顺序结构的模型，优先使用Sequential方法构建。

如果使用多GPU训练模型，推荐使用内置fit方法，较为方便，仅需添加2行代码。 在Colab笔记本中：修改->笔记本设置->硬件加速器 中选择 GPU 注：以下代码只能在Colab 上才能

tf.keras的回调函数实际上是一个类，一般是在model.fit时作为参数指定，用于控制在训练过程开始或者在训练过程结束，在每个epoch训练开始或者训练结束，在每个batch训练开始或者训练结束

有三种计算图的构建方式：静态计算图，动态计算图，以及Autograph。 TensorFlow 2.0主要使用的是动态计算图和Autograph。 动态计算图易于调试，编码效率较高，但执行效率偏低。