資訊專欄INFORMATION COLUMN
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")
])
在這個例子中，我們使用了一個卷積層、一個池化層和一個全連接層。這個模型將28x28像素的灰度圖像作為輸入，并輸出10個類別的概率分布。
3. 訓(xùn)練模型
在構(gòu)建好模型之后，需要對其進(jìn)行訓(xùn)練。在TensorFlow中，可以使用compile()函數(shù)來配置模型的訓(xùn)練過程，并使用fit()函數(shù)來訓(xùn)練模型。
例如，以下代碼演示了如何使用MNIST數(shù)據(jù)集對上面構(gòu)建的模型進(jìn)行訓(xùn)練：
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
train_images = train_images.reshape((60000, 28, 28, 1))
train_images = train_images / 255.0
test_images = test_images.reshape((10000, 28, 28, 1))
test_images = test_images / 255.0
model.compile(optimizer="adam",
loss="sparse_categorical_crossentropy",
metrics=["accuracy"])
model.fit(train_images, train_labels, epochs=5, validation_data=(test_images, test_labels))
在這個例子中，我們使用了MNIST數(shù)據(jù)集，并將訓(xùn)練集和測試集分別歸一化和標(biāo)準(zhǔn)化。我們使用sparse_categorical_crossentropy作為損失函數(shù)，并使用Adam優(yōu)化器進(jìn)行優(yōu)化。我們將模型訓(xùn)練5個epochs，并使用測試集驗證模型的性能。
4. 保存和加載模型
在訓(xùn)練完成后，可以使用save()函數(shù)將模型保存到磁盤上，并使用load_model()函數(shù)加載模型。
例如，以下代碼演示了如何保存和加載模型：
model.save("my_model.h5")
loaded_model = tf.keras.models.load_model("my_model.h5")
在這個例子中，我們將模型保存到名為my_model.h5的文件中，并使用load_model()函數(shù)加載模型。
總結(jié)
在本文中，我們介紹了如何使用TensorFlow構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并介紹了一些常用的編程技術(shù)。這些技術(shù)包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、構(gòu)建模型、訓(xùn)練模型以及保存和加載模型。通過這些技術(shù)，您可以更加高效地開發(fā)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并在計算機(jī)視覺和自然語言處理等領(lǐng)域取得更好的成果。
文章版權(quán)歸作者所有，未經(jīng)允許請勿轉(zhuǎn)載,若此文章存在違規(guī)行為，您可以聯(lián)系管理員刪除。
轉(zhuǎn)載請注明本文地址：http://m.hztianpu.com/yun/131000.html
摘要：如何進(jìn)行操作本文將介紹在有道云筆記中用于文檔識別的實踐過程，以及都有些哪些特性，供大家參考。年月發(fā)布后，有道技術(shù)團(tuán)隊第一時間跟進(jìn)框架，并很快將其用在了有道云筆記產(chǎn)品中。微軟雅黑宋體以下是在有道云筆記中用于文檔識別的實踐過程。 這一兩年來，在移動端實現(xiàn)實時的人工智能已經(jīng)形成了一波潮流。去年，谷歌推出面向移動端和嵌入式的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算框架TensorFlowLite，將這股潮流繼續(xù)往前推。Tens...
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)，被廣泛用于語音識別或圖像識別等多項機(jī)器深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域。零基礎(chǔ)入門深度學(xué)習(xí)長短時記憶網(wǎng)絡(luò)。 多圖｜入門必看：萬字長文帶你輕松了解LSTM全貌 作者 | Edwin Chen編譯 | AI100第一次接觸長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（LSTM）時，我驚呆了。原來，LSTM是神...
閱讀 1480·2023-04-26 03:05
閱讀 941·2021-10-19 11:43
閱讀 3557·2021-09-26 09:55
閱讀 954·2019-08-30 15:56
閱讀 1209·2019-08-30 15:44
閱讀 1384·2019-08-30 15:44
閱讀 2882·2019-08-30 14:23
閱讀 3444·2019-08-30 13:13
