TensorFlow2

TensorFlow 2 是 Google 开发的开源机器学习库的一个新版本，它是在 TensorFlow 1.x 的基础上构建的。TF 2 的核心理念是简化用户界面、提高生产力和更好地支持动态计算图模型。以下是 TF 2 主要特点：

1. Eager Execution：默认启用 eager execution 模式，使得代码更像 NumPy，可以直接运行操作而无需构建静态图。

2. 更简洁的API：Keras 集成更深，使得模型定义和训练变得更加直观。tf.keras 成为了高级 API，更容易上手。

3. 动态图与静态图混合：虽然默认是 eager mode，但也支持静态图模式（tf.function），提供灵活性的同时保留了性能优化的优势。

4. Model.fit()接口统一：对于各种类型的模型（如序列到序列、卷积神经网络等），都通过一个统一的 fit() 函数进行训练。

5. 优化工具包：包括 tf.data 数据管道、TensorBoard 等，用于数据处理和可视化模型训练过程。