卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）是深度学习领域中用于图像识别、图像分类等任务的重要模型。本教程将带你了解 TensorFlow 中如何实现卷积神经网络。

基本概念

CNN 通过卷积层、激活层、池化层等组成，可以有效地提取图像特征。

  • 卷积层（Convolutional Layer）：卷积层是 CNN 的核心部分，通过卷积操作提取图像特征。
  • 激活层（Activation Layer）：激活层用于引入非线性，使模型具有学习复杂特征的能力。
  • 池化层（Pooling Layer）：池化层用于降低特征图的维度，减少计算量。

TensorFlow 实现

在 TensorFlow 中，我们可以使用 tf.keras 模块来实现卷积神经网络。

import tensorflow as tf

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

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

示例图片

以下是一张示例图片，展示了 CNN 在图像识别任务中的应用。

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扩展阅读

想要更深入地了解 TensorFlow 和卷积神经网络，可以参考以下教程：