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最新代码分享

以下是一些最新的 TensorFlow 代码分享，希望对您有所帮助：

  • 图像分类：使用 TensorFlow 实现一个简单的图像分类器。

    import tensorflow as tf

# 构建模型
model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),
    tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),
    tf.keras.layers.Flatten(),
    tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

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

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

  • 自然语言处理：使用 TensorFlow 实现一个简单的文本分类器。

    import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences

# 数据预处理
tokenizer = Tokenizer(num_words=1000)
tokenizer.fit_on_texts(texts)
sequences = tokenizer.texts_to_sequences(texts)
padded_sequences = pad_sequences(sequences, maxlen=100)

# 构建模型
model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Embedding(1000, 16, input_length=100),
    tf.keras.layers.GlobalAveragePooling1D(),
    tf.keras.layers.Dense(24, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])

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

# 训练模型
model.fit(padded_sequences, labels, epochs=10)

扩展阅读

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