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不管读者是刚刚学习AI的新手，还是已经对使用TensorFlow解决实际问题有丰富经验的“大神”，对于TensorFlow 2.0，或许都需要重新学习，因为变化太多了，有太多的优点和设计理念值得去深入了解和掌握。
对于TensorFlow正式走上舞台的Eager模式，笔者在这里再次强调一下，这是一项伟大的变革与跃进，它正式摒弃了繁杂的Graph模式，使用动态图机制（Eager Execution）能够让程序的编写者和使用者在兼顾效率与简洁的同时可以实现一个最优化的模型训练。
为了提高开发效率而提供的AutoGraph和tf.function函数能够将已有的其他函数兼容并包地加载到TensorFlow内部，使其成为模型的一部分，就像原生的TensorFlow函数一样，可以更为高效地运行。
这些都是TensorFlow带来的可以看得见的变化，Keras的正式加入成为官方所推荐的高级API，并为此放弃和删除了自带的已经被大多数读者所熟知的tf.layers和Slim层。所有这一切都表明了一个态度，希望读者能够更多地使用Keras作为开发的首选目标。下一章笔者将着重介绍Keras的使用，请读者认真学习。