1、tensorflow简介
2、课程目录
3、本节课的知识树
4、tensorflow简介，重要部分使用黄色部分标记出来了
5、为什么要学习tensorflow
6、为啥要学tensorflow2.0，因为，1.0非常难debug,对于新手非常不友好；
7、tensorflow就是为了改进1.0
8、tensorflow1.0和2.0的区别，全局化是所有的变量都会被记录下来，2.0下有些参数不再使用的话就会自动的剔除
9、tensorflow2.0 的变化
10、什么是Eager Execution?
11、Eager Execution的优缺点，怎么感觉下面的优势写的有问题？你们感觉出来了么
12、tensorflow2.0 的API
12、API的结构
13、tensorflow一些低层的API
14、中的API，会经常用到
15、高层的tensorflow2.0的API
16、本节小结
17、最后，没了
TPU是一款为机器学习而定制的芯片，经过了专门深度机器学习方面的训练，它有更高效能（每瓦计算能力）。大致上，相对于现在的处理器有7年的领先优势，宽容度更高，每秒在芯片中可以挤出更多的操作时间，使用更复杂和强大的机器学习模型，将之更快的部署，用户也会更加迅速地获得更智能的结果。