C# TensorFlow 2 实战教程

一、TensorFlow.NET API 入门

1. TensorFlow.NET介绍

2. 数据类型与张量详解

3. Eager Mode

4. 自动求导

5. Linear Regression

6. MNIST手写字符分类 Logistic Regression

7. tf.data 数据集构建与预处理

8. 深度神经网络(DNN)入门

9. AutoGraph机制详解

二、.NET Keras 简明教程

1. Keras 简要介绍

2. 模型（Model）与层（Layer）

3. Keras 常用 API 说明

4. Keras 建立模型的3种方式

5. 模型训练

三、生产应用与案例

1. TensorFlow.NET 初探

2. 在C#下使用TensorFlow.NET训练自己的数据集

3. 工业生产环境应用案例

4. 视觉图像分类

5. 视觉目标检测

6. 迁移学习应用

7. 自然语言处理

8. 时间序列预测

9. 强化学习实战

四、从零开始搭建完整深度学习平台

1. 数据标注（清洗、标注）

2. 数据准备（增强、批次）

3. 模型搭建（超参数设定）

4. 模型训练（可视化模块）

5. 模型评估

6. 模型导出

7. 模型部署上线

8. 附录：CPU & GPU 切换使用

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TensorFlow.NET： https://github.com/SciSharp/TensorFlow.NET

SciSharp-Stack-Examples： https://github.com/SciSharp/SciSharp-Stack-Examples

TensorFlow.NET-Tutorials： https://github.com/SciSharp/TensorFlow.NET-Tutorials

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