В интернете есть много сайтов с информацией на эту тему. Посмотрите, что нашлось в поиске Но TensorFlow был безжалостен, используя энтузиастов в качестве своих слуг.

Как раз когда энтузиасты собирались закончить работу над учебником по TensorFlow 1.0, TensorFlow официально объявил, что вскоре выпустит TensorFlow 2.0, который будет использовать динамические графики по умолчанию и внесёт значительные изменения в API. Энтузиасты чувствовали себя так, будто мальчик преследовал девочку в течение полугода, и когда он думал, что понял её характер, девочка внезапно сказала ему: «Не преследуй меня больше, я собираюсь сделать операцию по смене пола и стать мальчиком».

Поэтому энтузиаст начал изучать Spark. В целом, официальное руководство по Spark было очень хорошим, и в интернете также были хорошие учебные ресурсы. Учиться у энтузиаста получалось очень хорошо, менее чем через два месяца он изучил и систематизировал полное учебное пособие по Spark и разместил его в репозитории на GitHub.

1 октября 2019 года был особенный день. Это был день рождения матери нации, а также день рождения TensorFlow 2.0. В этот день TensorFlow официально выпустил официальную версию TensorFlow 2.0. Когда энтузиаст узнал об этой новости, он был очень счастлив, как будто влюблённый наконец дождался цветения цветка. Однако в то время энтузиаст работал над самым сложным проектом по анализу больших данных Spark, с которым он сталкивался с тех пор, как начал заниматься кирпичной кладкой, и все выходные посвящал этому проекту. Энтузиаст решил, что после завершения проекта он снова изучит и систематизирует учебное пособие по TensorFlow 2.0.

Примерно в начале 2020 года энтузиаст начал читать официальную документацию TensorFlow 2.0. Хотя TensorFlow 2.0 заявлял о значительных улучшениях для улучшения пользовательского опыта, чтобы было действительно легко использовать, энтузиасту было нелегко учиться. Официальная документация TensorFlow 2.0 и официальная документация TensorFlow 1.0 явно написаны одной и той же группой авторов, которые, как всегда, придерживаются традиции Google усложнять вещи. Они используют запутанную структуру документации, похожую на хеш-таблицу, нерабочий пример кода, сложные взаимосвязи вызовов функций, произвольно вставленные редко используемые сторонние библиотеки и другие приёмы, чтобы постепенно довести уровень замешательства читателя до кульминации.

По мнению энтузиаста, все проблемы официальной документации TensorFlow 2.0 можно обобщить в одну проблему: слишком много шума. Извлечь из официального руководства нужную информацию было чрезвычайно сложно из-за такого большого количества шума. Если сравнить официальное руководство с тарелкой еды, то на этой тарелке было много питательных веществ, но также было много песка, и если случайно проглотить немного, можно подавиться, и даже почувствовать отвращение. Энтузиаст решил приготовить питательное и вкусное блюдо.

Энтузиаст начал готовить это блюдо, представляя себе вкусные деликатесы. По выходным он должен был ходить в походы, но готовил за компьютером. В поезде, когда он ехал домой на каникулы, он готовил за компьютером. После Весеннего фестиваля не рекомендовалось ходить в гости из-за влияния эпидемии, поэтому у него было больше времени, чтобы с удовольствием готовить за компьютером. Поскольку ситуация с эпидемией становилась всё более серьёзной, а предприятия откладывали возобновление работы, он вернулся в Пекин и готовил, находясь на карантине.

3. Как продвигается книга, написанная энтузиастом?

Прошло около двух месяцев, и книга энтузиаста была почти закончена. Он задумался, как её назвать.

Да, придумал, это книга, которая поможет всем улучшить своё питание. Её можно есть примерно 30 дней подряд, и она должна быть неплохой на вкус.

Назовём её «30 дней, чтобы съесть тот TensorFlow 2».

Из названия книги можно понять, что автор — гурман, и к тому же очень целеустремлённый.

Что это за книга? Это вводный учебник по TensorFlow 2.0, очень дружелюбный к человеческим пользователям.

Чтобы максимально снизить информационный шум, в этой книге была проведена большая оптимизация структуры глав и выбора примеров по сравнению с официальной документацией.

В отличие от запутанной структуры глав официальной документации, здесь есть и учебник, и руководство, отсутствует общая логика компоновки.

Эта книга разработана с учётом уровня сложности содержания, привычек поиска читателей и иерархической структуры самого TensorFlow. Она последовательна и структурирована, позволяет выполнять поиск соответствующих примеров в соответствии с функциями.

В отличие от длинных примеров кода в официальной документации, эта книга максимально упрощена и структурирована в дизайне примеров, повышая удобочитаемость и универсальность примеров, большинство фрагментов кода пригодны для использования в практических целях.

Короче говоря, в эту книгу вложено всё стремление гурмана к вкусной еде, и если вы любите вкусную еду и хотите изучить TensorFlow 2, то эта книга стоит того, чтобы её попробовать.

Эти книги доступны на GitHub уже месяц и получили множество отзывов от партнёров, были выявлены некоторые проблемы, и энтузиаст ответил на соответствующие вопросы и улучшил проект.

Кроме того, этот проект получил более 100 звёзд, и каждый день утром, перед тем как лечь спать, энтузиаст заходит на GitHub и считает звёзды.

4. Как получить книгу, написанную энтузиастом?

Сейчас книгу можно получить 4 способами.

1. Gitbook электронная книга. Представлена в виде веб-ссылки, которую можно открыть в браузере на компьютере и телефоне. Электронная книжная ссылка: https://lyhue1991.github.io/eat_tensorflow2_in_30_days

2. Исходный код проекта на GitHub. Содержит все наборы данных и исходный код в формате md, который можно открыть как ipynb после установки jupytext на jupyter. Ссылка на проект: https://github.com/lyhue1991/eat_tensorflow2_in_30_days

3. Электронная книга в формате pdf.

4. Исходный код проекта в формате ipynb.

Исходный код проекта GitHub и электронная книга Gitbook будут постоянно обновляться, возможно, позже будут добавлены новые примеры. Электронную книгу в формате PDF и исходный код проекта в формате ipynb можно получить, отправив сообщение с ключевым словом tf на заднем плане публичного аккаунта «Python и красота алгоритмов». Невозможно гарантировать обновление этих двух форм получения «Eat tensorflow2 in 30 days».

Для чтения рекомендуется использовать электронную книгу Gitbook, которая имеет функции поиска по каталогу и перелистывания страниц, размер шрифта и цвет фона можно настроить по своему вкусу, выглядит потрясающе.

5. Поддержка и связь с этим энтузиастом

Наконец, хочу рассказать вам историю об этом маленьком энтузиасте.

Когда-то давно жил маленький принц на планете чуть больше его собственной, и он хотел друга.

Вчера, сегодня и завтра жил один энтузиаст на планете чуть большей, чем его собственная, на GitHub, и он хотел звезду.

Если вам нужно дальнейшее общение с автором по содержанию книги, пожалуйста, оставьте комментарий в общедоступном аккаунте «Красота алгоритмов и Python». Автор ответит по мере возможности.

Вы также можете ответить ключевым словом join group на задней панели общедоступного аккаунта, чтобы присоединиться к группе обсуждения читателей.