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本练习是课程的一部分
在使用 TensorFlow 2 构建高级模型之前，您需要先掌握基础知识。本章将带您学习如何定义常量与变量、执行张量加法与乘法，以及计算导数。具备一定线性代数知识会有所帮助，但并非必需。
本章将带您在 TensorFlow 2 中构建、求解模型并进行预测。我们将聚焦一类简单模型——线性回归模型，并尝试预测房价。学完本章，您将掌握如何加载与处理数据、构建损失函数、执行最小化、进行预测，以及通过批量训练降低资源占用。
前几章已经介绍了如何在 TensorFlow 2 中构建模型。本章您将用同样的工具来构建、训练并用神经网络进行预测。您将学习如何定义全连接（dense）层、应用激活函数、选择优化器，并通过正则化降低过拟合。您还将同时运用 TensorFlow 的低级线性代数操作与高级 Keras API，来定义并训练模型，充分发挥其灵活性。
当前练习
在最后一章中，您将使用 TensorFlow 2 的高级 API 来训练一个手语字母分类器。您将使用顺序式与函数式 Keras API 来训练、验证、预测并评估模型。您还将学习如何使用 Estimators API 简化模型定义与训练流程，并减少出错。