tensorflow2-nlp-getting-started 通过一系列的案例快速上手tensorflow2，以及自然语言处理的相关任务 Contents 1. basic-of-tensorflow 1.1.tensor - 张量基础 1.2.tensor-operation 张量操作 1.3.gradient - 梯度 1.4.mask & padding - 掩码 & 填充 2. building-models 2.1.layer-and-models 自定义层与模型 auto-keras 2.2.multilayer-perceptron 多层感知机 2.3.loss function - 损失函数 how-to-choose-loss-function 2.4.optimizer - 优化器 2.5.learning_rate_scheduler 学习率调整器 2.6.metrics - 评价指标 2.7.rnn-examples - 循环神经网络 3. training 3.1.simple-training - 最简单的模型训练 3.2.checkpoint - 保存和加载最优模型权重 3.3.learning-rate-scheduler - 学习率调整器 3.4.warmup - 缓慢调整学习率 3.5.tf-record - 大数据量的数据处理方法 4. checkpoint
