TensorFlow 神经网络教程

TensorFlow 是一个由 Google 开源的机器学习框架，广泛用于构建和训练神经网络。在这个教程中，我们将探讨如何使用 TensorFlow 构建和训练神经网络。

神经网络基础

神经网络是一种模拟人脑工作原理的计算模型，由多个神经元组成。每个神经元都负责处理一部分输入信息，并将结果传递给其他神经元。

输入层：接收外部输入数据。
隐藏层：对输入数据进行处理，提取特征。
输出层：输出最终结果。

TensorFlow 神经网络示例

以下是一个简单的 TensorFlow 神经网络示例，用于分类任务：

import tensorflow as tf

# 创建模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu', input_shape=(784,)),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# 编译模型
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)

扩展阅读

想要了解更多关于 TensorFlow 的内容，可以阅读以下教程：

总结

通过本教程，你了解了 TensorFlow 神经网络的基础知识和一个简单的示例。希望这些内容能帮助你入门 TensorFlow 和神经网络。