TensorFlow 神经网络基础教程

本文将带你入门 TensorFlow 神经网络的基本概念和实现。TensorFlow 是目前最流行的深度学习框架之一，它提供了丰富的工具和库来构建和训练神经网络。

什么是神经网络？

神经网络是一种模仿人脑工作原理的计算模型，由许多相互连接的神经元组成。每个神经元可以接收输入、进行处理，并产生输出。神经网络通过学习大量数据，能够从数据中提取特征并进行预测。

TensorFlow 简介

TensorFlow 是由 Google 开发的一个开源软件库，用于数据流编程。它支持各种深度学习模型，并提供了强大的工具来构建和训练神经网络。

搭建第一个神经网络

以下是一个简单的 TensorFlow 神经网络示例，用于实现一个分类任务：

import tensorflow as tf

# 创建模型
model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
    tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dropout(0.2),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

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

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

# 评估模型
model.evaluate(x_test, y_test)

进一步学习

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