使用TensorFlow构建第一个图像识别模型 🎯

欢迎来到图像识别入门教程！我们将从零开始使用TensorFlow训练一个简单的模型来识别手写数字。准备好了吗？让我们开始吧！

步骤一：环境准备 🛠️

1. 安装TensorFlow：pip install tensorflow
2. 准备数据集：使用MNIST数据集（已内置在TensorFlow中）
3. 验证环境：运行以下代码检查是否安装成功

import tensorflow as tf
print(tf.__version__)

步骤二：构建模型 🏗️

model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
    tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

步骤三：训练模型 🚀

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

model.fit(train_images, train_labels, epochs=5)

步骤四：评估模型 📊

test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels)
print(f"Test accuracy: {test_acc}")

需要更详细的代码解释？点击这里查看完整教程 ✅