TensorFlow 卷积神经网络（CNN）教程

卷积神经网络（CNN）是计算机视觉领域中最常用的模型之一，它能够有效地处理图像数据。本教程将介绍如何使用 TensorFlow 构建和训练一个简单的 CNN 模型。

快速开始

1. 安装 TensorFlow：确保您的环境中已安装 TensorFlow。您可以通过以下命令安装：

   pip install tensorflow
   

2. 导入必要的库：

   import tensorflow as tf
   from tensorflow.keras import datasets, layers, models
   

3. 加载和预处理数据：

   (train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = datasets.cifar10.load_data()
   
   train_images, test_images = train_images / 255.0, test_images / 255.0
   

4. 构建模型：

   model = models.Sequential()
   model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(32, 32, 3)))
   model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
   model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
   model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
   model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
   
   model.add(layers.Flatten())
   model.add(layers.Dense(64, activation='relu'))
   model.add(layers.Dense(10))
   

5. 编译和训练模型：

   model.compile(optimizer='adam',
                 loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
                 metrics=['accuracy'])
   
   history = model.fit(train_images, train_labels, epochs=10, 
                       validation_data=(test_images, test_labels))
   

6. 评估模型：

   test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images,  test_labels, verbose=2)
   print('\nTest accuracy:', test_acc)
   

扩展阅读

想要了解更多关于 TensorFlow 和 CNN 的知识，可以阅读以下文章：

• TensorFlow 官方文档
• CNN 基础教程

Convolutional Neural Network

希望这个教程能帮助您入门 TensorFlow 和 CNN。如果您有任何疑问，欢迎在 社区论坛 中提问。