Tensorflow2.0实战：配置与深度学习分类器构建

深度学习（基于Tensorflow2.0）学习笔记——Day3 本篇学习笔记旨在引导读者逐步深入理解和应用Tensorflow 2.0进行深度学习实践。首先，作者强调了在开始新项目时清理和重置Python环境的重要性，以避免遗留问题导致的错误。他们建议在每次打开新的工程后，先重启Kernel并清除输出，确保环境干净。 接下来，作者列出了必要的Python库，包括matplotlib用于数据可视化、numpy处理数值计算、pandas用于数据处理、sklearn提供基础机器学习工具、以及tensorflow和keras，后者是tensorflow中的深度学习库。作者特别指出，keras提供了高级API，使得构建深度学习模型变得更加直观和高效。 在实际操作中，数据的预处理和加载至关重要。作者选择了Fashion-MNIST数据集，这是一个常用于深度学习入门的经典图像分类任务，包含了10种不同类别的衣物图片。数据集的读取和初步展示也是学习流程的一部分，这通常涉及到数据集的下载、加载以及查看样例图像，以便于理解模型将要处理的问题特征。 通过这些步骤，读者可以建立起使用Tensorflow 2.0构建和训练深度学习模型的基础。后续的学习笔记可能会涵盖模型架构设计、损失函数选择、优化器配置、训练过程监控以及模型评估等内容，逐步引导读者从浅入深掌握深度学习的实践技巧。