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热门话题

  • TensorFlow Keras 新功能介绍
  • Keras 模型优化技巧
  • 深度学习在图像识别中的应用
  • 如何解决过拟合和欠拟合问题

资源推荐

实战案例

在以下案例中，我们将使用 Keras 来构建一个简单的神经网络，用于分类任务。

步骤 1: 导入库

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense

步骤 2: 构建模型

model = Sequential()
model.add(Dense(64, activation='relu', input_shape=(784,)))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

步骤 3: 编译模型

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

步骤 4: 训练模型

model.fit(x_train, y_train, epochs=5, batch_size=32)

步骤 5: 评估模型

test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test)
print('Test accuracy:', test_acc)

希望以上内容能够帮助您更好地了解 TensorFlow Keras。如果您有其他问题或建议，欢迎在 社区论坛 中发帖讨论。

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