TensorFlow 模型构建指南 🤖

模型构建基础步骤

1. 定义模型结构
   使用 tf.keras.Sequential 或函数式API搭建网络层

   [点击了解更多模型设计技巧](/Tutorials/Deep_Learning/TensorFlow_Tutorials/Advanced_Model_Design)

2. 编译模型
   配置优化器、损失函数和评估指标

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

   

3. 训练模型
   使用 model.fit() 进行训练，可配置验证集
   

   

   训练过程监控
   
   查看训练可视化教程

4. 评估与预测
   通过 model.evaluate() 测试性能，使用 model.predict() 进行推理

   

常见模型类型

• 全连接网络 Dense_Layer
• 卷积网络 Convolutional_Network
• 循环网络 Recurrent_Network
• Transformer 模型 Transformer_Model

优化技巧

• 使用早停法 Early_Stopping 防止过拟合
• 添加学习率调度器 Learning_Rate_Scheduler
• 尝试混合精度训练 Mixed_Precision_Training
• 使用 TensorBoard 进行训练分析
  
  

  TensorBoard 界面

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