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TensorFlow 2.0包含大量的改动。Keras现在已经是TensorFlow的一部分。tf.keras是TensorFlow对Keras的具体实现，使用它替换掉Keras，可以更好地与其他TensorFlow API（比如动态图tf.data）集成，还有很多其他好处。这点我们将在第2章中详细讨论。
TensorFlow
可以使用pip安装。
更多TensorFlow安装选项可参考https://www.tensorflow.org/install。
支持CPU版本：
支持GPU版本：
为了理解TensorFlow 2.0有哪些新特性，首先可以看一看在TensorFlow 1.0中编写神经网络的传统方法：
下面安装TensorFlow 2.0。
支持CPU版本：
支持GPU版本：
在TensorFlow 2.0中编写神经网络的代码实现如下所示：
很明显，代码更加简洁美观。事实上，TensorFlow 2.0的核心思想是使TensorFlow更易学易用。若你直接开始学习TensorFlow 2.0，则你是幸运的。如果你已经很熟悉1.x，那么就需要理解两者间的不同点，同时，你可能还需要借助一些自动化迁移工具来重写代码，这一点将会在第2章中讨论。现在，我们先介绍TensorFlow支持的最强大的学习范式之一：神经网络。