TensorFlow 2.0 教程

欢迎来到 TensorFlow 2.0 的教程页面！以下是一些基础的教程，帮助您快速上手 TensorFlow 2.0。

入门指南

1. 安装 TensorFlow 2.0

   • 首先确保您已经安装了 Python。然后，通过以下命令安装 TensorFlow 2.0：

     pip install tensorflow==2.0.0
     

   • 安装完成后，您可以运行以下代码来检查 TensorFlow 的版本：

     import tensorflow as tf
     print(tf.__version__)
     

2. 创建第一个模型

   • TensorFlow 2.0 使用 Keras 作为主要的高级 API。以下是一个简单的神经网络示例：

     model = tf.keras.Sequential([
         tf.keras.layers.Dense(10, activation='relu', input_shape=(32,)),
         tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
     ])
     model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
     

3. 训练模型

   • 接下来，使用一些数据来训练模型：

     x_train = ...  # 输入数据
     y_train = ...  # 标签数据
     model.fit(x_train, y_train, epochs=10)
     

更多资源

想要了解更多关于 TensorFlow 2.0 的内容，可以访问我们网站的 TensorFlow 2.0 官方文档。

图片示例

TensorFlow 2.0 的核心是 Keras，以下是一个简单的 Keras 模型：

希望这个教程对您有所帮助！