記得 TensorFlow 2.0?剛發布時，一票開發者都在瘋狂吐槽：官方文檔不好找，bug 沒有及時修復和更新等等。盡管上線這么久，仍有大量開發者不愿從 1.x 升級，或從別的框架遷移過來。

事實上，TensorFlow 2 不僅繼承了 Keras 快速上手和易于使用的特性，還擴展了原有 Keras 所不支持的分布式訓練，并整合了 TF 生態的其他組件（如 TF Serving、TF Lite、TF Hub、TFX 等），能有效提升生產環境的穩定性和可維護性。

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所以，掌握?TensorFlow 2?是一件?ROI?很高的事，甚至可以說是AI?工程師高效進階的必修課。

現在市面上講 AI 入門和 TensorFlow 的資料不少，但由于缺乏實際應用場景和數據支持，且沒有測試集和測試場景，無法驗證效果，大部分人在學完課程后，仍然有一些普適性問題沒有解決，比如：

• 怎樣在生產環境中真正應用 TensorFlow ？

• 如何證明自己是位合格的 AI 算法工程師？

• 實際 AI 項目研發過程中會遇到哪些坑，具體如何解決？

這里，給你分享一份從基礎到項目進階的 「TensorFlow 2.0?學習框架圖」，你可以系統梳理 TF2.0 的在實戰項目中的應用，循序漸進地掌握 TensorFlow 2.0 核心知識。

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這張圖譜出自彭靖田，之前看過他的《TensorFlow 快速入門與實戰》，由淺入深講解了四個 TensorFlow 實戰項目，跟著學下來，感覺收獲很大。前段時間，又刷了他出的第二季《TensorFlow 2 項目進階實戰》，講得真的太硬核了，真心推薦。

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在這個課程中，他系統講解了AI 項目落地的設計思路和關鍵原則，帶你掌握 TensorFlow 2 核心思想和實戰技能。同時，通過完整落地一個 AI 新零售項目，讓大家能夠了解在真實的生產環境當中，AI 是如何幫助企業降本增效，解決實際問題的。

苦于沒有實戰經驗的同學，這個課再適合不過了。完全可以帶你了解和掌握 AI 落地的設計思路和經驗，同時提升你的 AI 技術，做到熟練運用 TensorFlow 2。價格也很合適，新人首單僅?￥59.9。

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介紹一下作者——彭靖田 , 品覽數據聯合創始人兼 CTO，Google Developers Experts。

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多年來，一直從事 TensorFlow 與 AI 落地的相關工作。畢業進入華為后，在 2012 實驗室深度學習團隊參與了 ModelArts 的早期設計和實現，而后作為技術合伙人，加入容器智能云初創公司 Caicloud，負責 AI 云平臺 Clever 的設計與研發工作。現在，與朋友一起創業做了品覽數據，主要面向大企業（如萬科、上汽、味全、自如等）提供 AI 物品識別產品及解決方案。

這門課是如何設計的？

彭靖田以參與性最高的線下門店為切入點，以貨架為舞臺，帶你了解如何用 AI 實現貨架數字化和業務智能化，幫品牌商 / 零售商快速提高銷售額。內容主要分為三部分：

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→第一部分：TensorFlow 2 的設計思想與上手實踐，以及它和 TensorFlow 1.x 的區別。帶你快速掌握 TensorFlow 2 的核心模塊，做到有效處理數據 、訓練模型并預測結果。

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→第二部分：以 AI 新零售項目實戰為主線，講解 AI 新零售的需求背景、AI 解決方案設計、目標檢測與商品識別的落地實戰，并結合 AI 模型和業務邏輯，動手實現一個完整的 Web 應用交付。在檢測和識別部分，會用到比較前沿 RetinaNet 技術。

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這部分是課程的重點章節，從方案設計到最終的落地，會遇到哪些坑，如何去填這些坑，作者將這些年摸爬滾打的經驗通通都分享給你，讓你在今后的工作中少走彎路。

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→第三部分：分享 TensorFlow 2 中極具價值的幾個進階使用模塊及方法，主要是圖像數據增強、分布式訓練、遷移學習、性能優化以及生產級部署幾大塊，帶你了解 TensorFlow 2 的強大能力，并利用它們為自己的項目賦能。

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這個課程我最滿意的也是能夠貢獻一些真實場景的復雜數據，讓大家真正能夠實戰一把 AI，看看現在落地到底難在哪，這些 Corner Case 到底怎么去解決。非常實用了，需要的朋友可以抓住這一次學習的機會。畢竟學好了才能打造個人的稀缺性，提升個人在行業競爭力。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的TensorFlow 2.0不好用？会了是“真香”！的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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