十分钟快速入门 TensorFlow:无需配置环境,在线学习 TensorFlow

本文是全系列中第1 / 10篇:TensorFlow 从入门到精通

TensorFlow是一个用于研究和生产的开源机器学习库。 TensorFlow为初学者和专家提供API,以便为桌面,移动,Web和云开发。


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# 引入 TensorFlow 库
import tensorflow as tf
# 引入 mnist 数据集
mnist = tf.keras.datasets.mnist
# 载入训练集和测试集
(x_train, y_train),(x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0
# 建立 Keras 序列模型
model = tf.keras.models.Sequential([
  tf.keras.layers.Flatten(),
  tf.keras.layers.Dense(512, activation=tf.nn.relu),
  tf.keras.layers.Dropout(0.2),
  tf.keras.layers.Dense(10, activation=tf.nn.softmax)
])
# 编译模型,optimizer 优化函数,loss 损失函数,metrics 评价标准
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])
# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)
# 评估模型
model.evaluate(x_test, y_test)

Google 提供了在线的 Jupyter 运行环境可以直接运行以上入门实例,不需要配置环境。

内容翻译自:https://www.tensorflow.org/tutorials/

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