文章内容源于https://github.com/lyhue1991/eat_tensorflow2_in_30_days，能力有限，未做太多修改，未来会加入自己的理解。

TensorFlow的建模流程

TensorFlow设计上足够灵活，可以用于进行各种复杂的数值计算。人们通常使用TensorFlow来实现机器学习模型，尤其常用于实现神经网络模型。

从原理上说可以使用张量构建计算图来定义神经网络，并通过自动微分机制训练模型。

但为简洁起见，一般推荐使用TensorFlow的高层次keras接口来实现神经网络网模型。

使用TensorFlow实现神经网络模型的一般流程包括：

    1. 准备数据
    1. 定义模型
    1. 训练模型
    1. 评估模型
    1. 使用模型
    1. 保存模型。

对新手来说，其中最困难的部分实际上是准备数据过程。

我们在实践中通常会遇到的数据类型包括结构化数据，图片数据，文本数据，时间序列数据。

我们将分别以titanic生存预测问题，cifar2图片分类问题，imdb电影评论分类问题，国内新冠疫情结束时间预测问题为例，演示应用tensorflow对这四类数据的建模方法。