TensorFlow 高级教程

欢迎来到 TensorFlow 高级教程页面！在这里，你将学习到 TensorFlow 的更多高级功能和技巧。以下是一些关键点：

高级功能

1. 自定义层：了解如何创建自定义层，以适应你的特定需求。
2. 模型评估：学习如何使用不同的指标来评估你的模型性能。
3. 模型优化：掌握如何调整超参数以优化模型。

实践示例

以下是一个使用自定义层的简单示例：

import tensorflow as tf

class MyCustomLayer(tf.keras.layers.Layer):
    def __init__(self, output_dim):
        super(MyCustomLayer, self).__init__()
        self.kernel = tf.Variable(tf.random.truncated_normal([input_dim, output_dim]))

    def call(self, inputs):
        return tf.matmul(inputs, self.kernel)

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相关资源

• TensorFlow 官方文档
• TensorFlow GitHub 仓库

希望这些资源能帮助你更好地理解 TensorFlow 高级功能！🚀

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