Tensorflow2.0介绍与安装
Tensorflow2.0 特点
在研究方面：
为研究提供强大的实验工具。
Tf.keras: 允许创建复杂的拓扑，包括使用残差值、自定义多输入/输出模型以及强制编写的正向传递。轻松创建自定义训练循环。低级Tensorflow API始终可用，并与更高级别的抽象一起工作，以实现完全可定制的逻辑。
在部署方面：
在任意平台上实现稳健的生产环境模型部署。
不论是在服务器、边缘设备还是网页上，也不论你使用的是什么语言或平台，Tensorflow总能让你轻易训练和部署模型。
Tensorflow2.0 安装
miniconda
Conda是一个包管理器;Anaconda是一个发行包
conda可以理解为一个工具，也是一个可执行命令，其核心功能是包管理与环境管理。包管理与pip的使用类似，环境管理则允许用户方便地安装不同版本的python并可以快速切换
Anaconda是一个打包的集合器皿，里面预装好了conda、某个版本的python、众多packages、科学计算工具等等，所以也称为Python的一种发行版。也可以理解：conda是包的管理，可以安装包（conda install samtools），删除环境，查找等用法。
其实还有Miniconda，顾名思义，它只包含最基本的内容——python与conda，以及相关的必须依赖项，对于空间要求严格的用户，Miniconda是一种选择
使用miniconda安装tensorflow2.0
打开miniconda命令窗口 输入
pip install tensorflow-cpu==2.3.0 -i https://pypi.douban.com/simple/
安装完成后 依次输入
python
import tensorflow as tf
print(tf.__version__)
显示版本号则安装成功
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