TensorFlow 是一个端到端开源机器学习平台
借助 TensorFlow,初学者和专家可以轻松地创建机器学习模型。请参阅以下几部分,了解如何开始使用。
import tensorflow as tf mnist = tf.keras.datasets.mnist (x_train, y_train),(x_test, y_test) = mnist.load_data() x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0 model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)), tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'), tf.keras.layers.Dropout(0.2), tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax') ]) model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) model.fit(x_train, y_train, epochs=5) model.evaluate(x_test, y_test)
针对专家
Subclassing API 提供了由运行定义的高级研究接口。为您的模型创建一个类,然后以命令方式编写前向传播。您可以轻松编写自定义层、激活函数和训练循环。请运行下面的“Hello World”示例,然后访问教程以了解详情。
class MyModel(tf.keras.Model): def __init__(self): super(MyModel, self).__init__() self.conv1 = Conv2D(32, 3, activation='relu') self.flatten = Flatten() self.d1 = Dense(128, activation='relu') self.d2 = Dense(10, activation='softmax') def call(self, x): x = self.conv1(x) x = self.flatten(x) x = self.d1(x) return self.d2(x) model = MyModel() with tf.GradientTape() as tape: logits = model(images) loss_value = loss(logits, labels) grads = tape.gradient(loss_value, model.trainable_variables) optimizer.apply_gradients(zip(grads, model.trainable_variables))
常见问题的解决方案
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