一、TensorFlow 基础知识

1. 核心概念

• 张量 (Tensor): 多维数组，是 TensorFlow 的基本数据单位（标量、向量、矩阵等）。
• 计算图 (Graph): 早期版本中的静态图机制（TF2.x 默认启用动态图）。
• 会话 (Session): 在 TF1.x 中用于执行计算图（TF2.x 中已弃用）。

2. 基本操作

import tensorflow as tf

# 创建张量
a = tf.constant([[1, 2], [3, 4]])  # 形状 (2, 2)
b = tf.constant([[5, 6], [7, 8]])

# 张量运算
c = tf.add(a, b)        # 逐元素加法
d = tf.matmul(a, b)     # 矩阵乘法

print("加法结果:\n", c.numpy())
print("矩阵乘法结果:\n", d.numpy())

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二、高级用法

1. Keras API 快速建模

from tensorflow.keras import layers, models

# 构建顺序模型
model = models.Sequential([
    layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(784,)),
    layers.Dropout(0.2),
    layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 打印模型结构
model.summary()

2. 自定义训练循环

# 自定义损失函数和训练步骤
@tf.function
def train_step(inputs, labels):
    with tf.GradientTape() as tape:
        predictions = model(inputs)
        loss = tf.keras.losses.sparse_categorical_crossentropy(labels, predictions)
    gradients = tape.gradient(loss, model.trainable_variables)
    optimizer.apply_gradients(zip(gradients, model.trainable_variables))
    return loss

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三、深入进阶

1. 混合精度训练

# 启用混合精度策略
from tensorflow.keras.mixed_precision import set_global_policy
set_global_policy('mixed_float16')

# 模型会自动使用混合精度
model = models.Sequential([
    layers.Dense(1024, activation='relu'),  # 自动转为 float16
    layers.Dense(10, dtype='float32')       # 输出层保持 float32
])

2. 分布式训练

# 多GPU训练策略
strategy = tf.distribute.MirroredStrategy()

with strategy.scope():
    model = models.Sequential([...])
    model.compile(...)

model.fit(train_dataset, epochs=10)

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四、完整案例

案例1：图像分类（CNN）

# 加载数据
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()

# 预处理
train_images = train_images.reshape((60000, 28, 28, 1)).astype('float32') / 255

# 构建CNN模型
model = models.Sequential([
    layers.Conv2D(32, (3,3), activation='relu', input_shape=(28,28,1)),
    layers.MaxPooling2D((2,2)),
    layers.Flatten(),
    layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# 训练配置
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
history = model.fit(train_images, train_labels,
                    epochs=5,
                    validation_split=0.2)

# 评估模型
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels)
print(f'Test accuracy: {
     test_acc}')

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五、学习路径建议

1. 分阶段学习

1. 基础阶段（2周）：

   • 张量操作
   • 全连接网络
   • Keras API 基础

2. 中级阶段（3周）：

   • CNN/RNN实现
   • 数据管道（tf.data）
   • 模型保存/加载

3. 高级阶段（4周）：

   • 自定义训练循环
   • 分布式训练
   • TensorFlow Serving 部署

2. 推荐资源

• 官方文档：tensorflow.org
• 实战书籍：《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow》
• 社区：Stack Overflow（标签 tensorflow）、GitHub 开源项目

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六、关键代码示例

自定义层示例

class CustomDense(layers.Layer):
    def __init__(self, units=32):
        super().__init__()
        self.units = units

    def build(self, input_shape):
        # 初始化权重
        self.w = self.add_weight(
            shape=(input_shape[-1], self.units),
            initializer="random_normal",
            trainable=True,
        )
        self.b = self.add_weight(
            shape=(self.units,), initializer="zeros", trainable=True
        )

    def call(self, inputs):
        # 前向传播计算
        return tf.matmul(inputs, self.w) + self.b

# 使用自定义层
model = models.Sequential([
    CustomDense(64),
    layers.ReLU(),
    CustomDense(10)
])

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六、模型部署与生产化

1. 模型保存与加载

# 保存整个模型（架构+权重+优化器状态）
model.save('my_model.keras')  # 或使用 SavedModel 格式

# 加载模型
loaded_model = tf.keras.models.load_model('my_model.keras')

# 仅保存权重
model.save_weights('model_weights.weights.h5')

# 仅保存架构
with open('model_architecture.json', 'w') as f:
    f.write(model.to_json())

2. TensorFlow Serving 部署

# 安装 TensorFlow Serving
echo "deb [arch=amd64] http://storage.googleapis.com/tensorflow-serving-apt stable tensorflow-model-server tensorflow-model-server-universal" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/tensorflow-serving.list
curl https://storage.googleapis.com/tensorflow-serving-apt/tensorflow-serving.release.pub.gpg | sudo apt-key add -
sudo apt-get update && sudo apt-get install tensorflow-model-server

# 启动服务
tensorflow_model_server \
  --rest_api_port=8501 \
  --model_name=my_model \
  --model_base_path=/path/to/saved_model

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七、性能优化技巧

1. 使用 tf.data 构建高效数据管道

# 从内存数据创建 Dataset
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((images, labels)