今天想跟大家聊聊TensorFlow 1與2的一些差異性，第一代於2017年推出後，2019年又推出了第二代的Alpha至正式版本，對於許多人來說，二代的TensorFlow擁有更好的相容性與處理能力，但又有一些細部上的問題，今天我們就來好好看看吧!

TensorFlow 1與2我有想到一些差異，如下整理所示

(圖片來源:https://mc.ai/tensorflow-1-0-to-tensorflow-2-0%E2%80%8A-%E2%80%8Acoding-changes/ )

一代與二代發展
2017年，tensorFlow正式發表了TensorFlow第一代，為使用者們帶來劃時代的革新，第一代TensorFlow引進了tf.losses、tf.metrics和tf.layers模組，

一代與二代比較

1. TensorFlow二代與Keras結合更緊密
   TensorFlow在二代加強了與神經網路函式庫Keras的合作，整合化後實用度也大大提升，TensorFlow 2也簡化及修改API以避免功能重複，亦或是更改了部分API的命名，以獲得更好的使用者體驗。

2. 由於上述所說的，TensorFlow 2與Keras結合的更加緊密，使我們在鍵入TensorFlow 2的語法時，可以比以往第一代更加簡易喔!使用一代時許多語法都會與Python語法有細微的差異，雖然並不影響使用體驗，但使用起來是難免會不就手。

改進動態圖機制
現在可以不需像以前要先定義好所有參數，即可完成。第二代有更好的除錯辦法與更直覺的使用者體驗。

今天稍微中場休息一下，明天繼續努力啦!

Reference: https://www.itread01.com/content/1570118524.html
Reference: https://davistseng.blogspot.com/2019/10/tensorflow-20-keras-and-cnn-fashion.html
Reference: https://ithelp.ithome.com.tw/articles/10217112