Welcome to the TensorFlow fundamental neural network tutorial! In this guide, we will cover the basics of neural networks and how to implement them using TensorFlow.

目录

什么是神经网络？

神经网络是模仿人脑工作原理的一种计算模型，它由大量的神经元组成，通过调整神经元之间的连接权重来学习和处理数据。

TensorFlow 简介

TensorFlow 是一个开源的机器学习框架，由 Google Brain 团队开发。它提供了丰富的工具和库，用于构建和训练各种机器学习模型。

搭建第一个神经网络

以下是一个简单的 TensorFlow 神经网络示例，用于分类任务。

import tensorflow as tf

# 定义模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu', input_shape=(784,)),
    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)

进一步学习

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希望这个教程能帮助你入门 TensorFlow 和神经网络！🎉

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