TensorFlow 2.x 教程

TensorFlow 2.x 是由 Google 开发的一款开源机器学习库，广泛用于数据科学、机器学习和深度学习领域。以下是一些 TensorFlow 2.x 的入门教程，帮助您快速掌握这个强大的工具。

入门指南

环境搭建
- 确保您的系统中已安装 Python 3.x。
- 使用 pip 安装 TensorFlow：pip install tensorflow
基础概念
- 张量：TensorFlow 中的数据结构，类似于多维数组。
- 会话（Session）：TensorFlow 操作的执行环境。
- 策略（Policy）：控制模型训练过程的一系列规则。

示例代码

import tensorflow as tf

# 创建一个简单的神经网络
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='relu', input_shape=(8,)),
    tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])

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

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

实战案例

图像识别

TensorFlow 2.x 提供了强大的图像识别功能。以下是一个简单的图像识别案例：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.applications import MobileNetV2
from tensorflow.keras.layers import GlobalAveragePooling2D, Dense
from tensorflow.keras.models import Sequential

# 加载预训练模型
model = MobileNetV2(weights='imagenet')

# 添加全连接层
model.add(GlobalAveragePooling2D())
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

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

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

自然语言处理

TensorFlow 2.x 还提供了自然语言处理的功能。以下是一个简单的文本分类案例：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Embedding, GlobalAveragePooling1D, Dense
from tensorflow.keras.models import Sequential

# 创建模型
model = Sequential([
    Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=embedding_dim, input_length=max_length),
    GlobalAveragePooling1D(),
    Dense(24, activation='relu'),
    Dense(num_classes, activation='softmax')
])

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

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

TensorFlow 2.x 教程

入门指南

实战案例

图像识别

自然语言处理

更多资源