資訊專欄INFORMATION COLUMN
python
import tensorflow as tf
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation="relu", input_shape=(28, 28, 1)),
tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
tf.keras.layers.Flatten(),
tf.keras.layers.Dense(10, activation="softmax")
])
這個(gè)模型包括一個(gè)卷積層、一個(gè)池化層、一個(gè)展平層和一個(gè)全連接層。我們可以使用這個(gè)模型來對(duì)手寫數(shù)字圖像進(jìn)行分類。
2. 編譯模型
在定義模型之后，我們需要編譯模型。這個(gè)過程包括設(shè)置損失函數(shù)、優(yōu)化器和評(píng)估指標(biāo)。例如，下面是一個(gè)編譯模型的示例：
python
model.compile(optimizer="adam",
loss="sparse_categorical_crossentropy",
metrics=["accuracy"])
在這個(gè)示例中，我們使用adam優(yōu)化器、稀疏分類交叉熵?fù)p失函數(shù)和準(zhǔn)確率評(píng)估指標(biāo)。
3. 訓(xùn)練模型
在編譯模型之后，我們可以使用fit()方法來訓(xùn)練模型。這個(gè)方法需要傳入訓(xùn)練數(shù)據(jù)和標(biāo)簽，以及一些超參數(shù)，例如批量大小和訓(xùn)練輪數(shù)。例如，下面是一個(gè)訓(xùn)練模型的示例：
python model.fit(train_images, train_labels, epochs=5, batch_size=32)在這個(gè)示例中，我們使用了5個(gè)訓(xùn)練輪數(shù)和32個(gè)批量大小。 4. 評(píng)估模型 在訓(xùn)練模型之后，我們可以使用evaluate()方法來評(píng)估模型的性能。這個(gè)方法需要傳入測(cè)試數(shù)據(jù)和標(biāo)簽。例如，下面是一個(gè)評(píng)估模型的示例：
python
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels)
print("Test accuracy:", test_acc)
在這個(gè)示例中，我們打印了測(cè)試準(zhǔn)確率。
5. 使用模型
在訓(xùn)練和評(píng)估模型之后，我們可以使用predict()方法來使用模型進(jìn)行預(yù)測(cè)。例如，下面是一個(gè)使用模型進(jìn)行預(yù)測(cè)的示例：
python predictions = model.predict(test_images)在這個(gè)示例中，我們使用測(cè)試圖像進(jìn)行預(yù)測(cè)，并將預(yù)測(cè)結(jié)果存儲(chǔ)在predictions變量中。 總結(jié) 在本文中，我們介紹了一些使用TensorFlow進(jìn)行深度學(xué)習(xí)編程的技術(shù)。這些技術(shù)包括定義模型、編譯模型、訓(xùn)練模型、評(píng)估模型和使用模型。希望這些技術(shù)對(duì)您有所幫助，并能夠幫助您構(gòu)建和訓(xùn)練強(qiáng)大的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。
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摘要：深度學(xué)習(xí)這幾年很火，所以，從今天起涉足深度學(xué)習(xí)，為未來學(xué)習(xí)，注本博文為慕課課程學(xué)習(xí)筆記。用完后，可以通過發(fā)出以下命令來停用此環(huán)境提示符將恢復(fù)為您的默認(rèn)提示符由所定義。本機(jī)器激活命令使用安裝多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)戰(zhàn)神經(jīng)元的實(shí)現(xiàn) 深度學(xué)習(xí)這幾年很火，所以，從今天起涉足深度學(xué)習(xí)，為未來學(xué)習(xí)，注本博文為慕課課程學(xué)習(xí)筆記。 一、入門基本概念 機(jī)器學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介 機(jī)器學(xué)習(xí)：無序數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為價(jià)值的方法機(jī)器學(xué)習(xí)價(jià)值...
摘要：深度學(xué)習(xí)在過去的幾年里取得了許多驚人的成果，均與息息相關(guān)。機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)階筆記之一安裝與入門是基于進(jìn)行研發(fā)的第二代人工智能學(xué)習(xí)系統(tǒng)，被廣泛用于語音識(shí)別或圖像識(shí)別等多項(xiàng)機(jī)器深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域。零基礎(chǔ)入門深度學(xué)習(xí)長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)。 多圖｜入門必看：萬字長(zhǎng)文帶你輕松了解LSTM全貌 作者 | Edwin Chen編譯 | AI100第一次接觸長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（LSTM）時(shí)，我驚呆了。原來，LSTM是神...
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