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TensorFlow
Google 最近开源了机器学习框架 TensorFlow，在很短的时间内就在 Github 上获得了超过的 10K 的赞，并且在 AI 研究者之间引发了很大的反响。本篇主要基于 TensorFlow 2.0 版本，包含理论与实践（Notebook）等多维度内容，建议阅读本篇之前先浏览 以了解如何搭建开发/实验环境。
Why do I care?
在了解 TensorFlow 之前，我们首先要搞明白一个问题。作为一个专业的数据科学家，为什么在有了大量现存的数据科学或者机器学习的工具(譬如 R,SciKit Learn)之后，还需要关注其他的机器学习框架，笔者窃以为有以下两点：
TensorFlow 中的深度学习部分允许使用者将多个不同的模型或者转化结合到一个模型中，并且同时训练它们。根据 TensorFlow 设定的不同的 OP，
