TensorFlow 神经网络教程

神经网络是 TensorFlow 中非常核心的部分，它允许我们构建和训练复杂的机器学习模型。以下是一些关于 TensorFlow 神经网络的基础教程。

神经网络基础

神经网络由多个层组成，包括输入层、隐藏层和输出层。每一层都包含多个神经元，神经元之间通过权重连接。

• 输入层：接收输入数据。
• 隐藏层：处理数据，进行特征提取。
• 输出层：生成最终结果。

创建神经网络

在 TensorFlow 中，我们可以使用 tf.keras.Sequential 模型来创建一个简单的神经网络。

model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(784,)),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

训练神经网络

训练神经网络需要使用数据和标签。以下是一个简单的训练示例：

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

model.fit(x_train, y_train, epochs=5)

扩展阅读

想要了解更多关于 TensorFlow 神经网络的知识，可以阅读以下教程：

• TensorFlow 官方文档 - 神经网络

Neural Network

总结

神经网络是 TensorFlow 中非常强大的工具，可以帮助我们构建复杂的机器学习模型。通过以上教程，你可以了解到神经网络的基础知识，以及如何在 TensorFlow 中创建和训练神经网络。