深度学习框架tensorflow二入门（本人尽量用通俗易懂的语言去描绘）

我之前有介绍过tensorflow版本一的一些内容，现在二出了，当然要紧跟时代发展潮流啦。。以下为tensorflow版本一的博客地址：
深度学习框架tensorflow入门（本人尽量用通俗易懂的语言去描绘）

大家可以把这两个版本的基本内容进行对比学习，感受二的强大！
Tensorflow的官网已经全面更新，有了简体中文版本，更有利于大家对学习～链接如下：Click

既然出了2版本跟1.x相比有哪些优势呢？
1.首先Tensorflow是深度学习框架，定位就是工具，帮助我们完成实验和任务的，所以工具当然是使用起来越简单才是越实用的！

2.二版本并不是难度增大，而是大大简化是建模的方法和步骤，与1.X版本相比更简单实用了，难度更小了，更直观的展示计算过程。

3.终于把Keras Api当做核心了，Keras使用起来其实很方便了，其实就是各种搬砖。。

4.跨平台，各种现成模型，动态图模式使得调试起来终于不那么难受了！

5.主要还是Tensorflow2是谷歌的产品，必须跟紧潮流发展趋势呀。

6.二版本将大幅度采用Eager Execution动态图模式，以前1.x版本的静态图模式预计会逐步撤除，毕竟反人类设计，学习入门需要一定的时间花费。

直接贴部分入门代码，graph没了，session也没了。哈哈哈
tensorflow实在变得更加简单了啊啊啊～～～

import tensorflow as tf
import numpy as np

print(tf.__version__)
print("haha")

x = [[1.]]
m = tf.matmul(x, x)
print(m)

x = tf.constant([[1,9],[3,6]])
print(x)

x = tf.add(x, 1)
print(x)


#转换格式 tf->numpy
xx=x.numpy()
print(xx)

x = tf.cast(x, tf.float32)
print(x)


x1 = np.ones([2,2])
print(x1)
x2 = tf.multiply(x1, 2)
print(x2)