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本練習屬於課程
在使用 TensorFlow 2 建立進階模型之前，你需要先掌握基礎。這一章會帶你學習如何定義常數與變數、進行張量的加法與乘法運算，以及計算導數。具備線性代數知識會有幫助，但不是必須。
本章你將學會在 TensorFlow 2 中建立、求解並用模型進行預測。我們將聚焦在一個簡單的模型類別——線性迴歸模型——並嘗試預測房價。到本章結束時，你會知道如何載入與操作資料、建構損失函式、執行最小化、進行預測，並透過批次訓練降低資源使用。
當前練習
前幾章已教你如何在 TensorFlow 2 中建立模型。本章你將運用相同工具來建構、訓練並用神經網路進行預測。你會學到如何定義全連接層、套用啟用函式、選擇最佳化器，並使用正則化來降低過度擬合。你也會同時運用 TensorFlow 的彈性，結合低階線性代數與高階 Keras API 的操作來定義並訓練模型。
在最後一章，你將使用 TensorFlow 2 的高階 API 來訓練一個手語字母分類器。你會同時使用順序式與函數式 Keras API 來訓練、驗證、進行預測並評估模型。你也會學到如何使用 Estimators API 精簡模型定義與訓練流程，並降低出錯機會。