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系列文章：
【1】TensorFlow光速入门-tensorflow开发基本流程
【2】TensorFlow光速入门-数据预处理（得到数据集）
【4】TensorFlow光速入门-保存模型及加载模型并使用
【6】TensorFlow光速入门-python模型转换为tfjs模型并使用
一、开发流程
准备数据集（数据预处理成需要的格式：datasets）
-》配置模型（配置需要哪些层：Sequential、layers）
-》编译模型（配置优化器、损失函数、指标，然后编译：optimizer、loss、metrics）
-》训练模型（使用训练集来训练：model.fit）
-》模型评估（使用测试集来评估训练结果：model.evaluate）
-》模型预测（这里已经是使用步骤了，预测数据：model.predict）
-》保存模型
二、总结
1）简单来说，确定要你需要的数据的格式，然后利用 tensorflow 相关 api 来读取、处理数据成自己想要的格式；
2）选择合适的神经网络层、优化器、损失函数、及指标。基本上都是固定搭配，多看看不同功能的模型都用什么的配置，然后再总结一下如果搭配就好；
3）模型的使用步骤其实开发流程是一样的，只是不需要编译和评估的步骤，数据预处理好之后，直接预测就可以了。区别大于，训练的时候需要预处理大量数据成数据集来训练，预测的话，只需要单个或少量数据来预测就可以（想测几个就几个）
4）需要预测的数据格式保持与训练集数据一样的格式即可
5）数据读取处理相关 api：https://tensorflow.google.cn/tutorials/load_data/images
三、下一步
现在对 TensorFlow 已经有一个初步了解了，也知道大概的开发及使用流程了。除了图片分类之外的许多种类模型还等着我们去探索~~
1）可以先到官方的模型库（TensorFlow Hub）里逛逛，尝试使用别人训练好的模型
TensorFlow Hub：
https://tensorflow.google.cn/hub
https://hub.tensorflow.google.cn/
2）如果想自己训练模型，可以参考和使用 TensorFlow Model Garden 上代码
TensorFlow Model Garden：https://github.com/tensorflow/models
3）如果学习到了瓶颈或者想更一步自定义模型，则需要了解 TensorFlow 相关基础知识及原理了
注：这个我们之前省略掉一部分，如果只是为了“使用”目的，不需要了解太多基础知识。如果想要更上一层楼，那就无可避免地要学习基础知识了。努力~
官方文档：
https://tensorflow.google.cn/tutorials
https://tensorflow.google.cn/guide
知乎译文：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/59507137
本文链接：https://www.cnblogs.com/tujia/p/13862401.html
完。