TensorFlow 入门模型教程 🧠

欢迎来到 TensorFlow 入门模型教程！本教程将带您快速搭建第一个神经网络模型，适合初学者掌握基础概念。🚀

环境准备 🛠

1. 安装 TensorFlow（推荐版本 2.x）
2. 确保已安装 Python（3.7+）和 pip
3. 创建虚拟环境：python -m venv tf_env
   激活环境：source tf_env/bin/activate (Linux/Mac) 或 tf_env\Scripts\activate (Windows)

代码示例 📜

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models

# 构建简单模型
model = models.Sequential([
    layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(32,)),
    layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 加载数据（示例使用 MNIST）
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
x_train = x_train / 255.0
x_test = x_test / 255.0

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)

运行结果 📈

训练完成后，您将看到类似以下输出：

Epoch 1/5
1875/1875 [==============================] - 15s 7ms/step - loss: 0.2725 - accuracy: 0.9105
...
Epoch 5/5
1875/1875 [==============================] - 13s 7ms/step - loss: 0.0453 - accuracy: 0.9860

常见问题 ❓

• Q: 如何查看模型结构？
  A: 使用 model.summary() 命令

  

• Q: 训练时出现内存不足？
  A: 尝试降低 batch size 或使用 GPU 加速

  

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