创建模型

TensorFlow 神经网络教程

在 TensorFlow 中，神经网络是构建复杂模型的关键工具。以下是关于 TensorFlow 神经网络的一些基本教程。

什么是神经网络？

神经网络是模仿人脑神经元工作原理的计算模型。它们通过大量的节点（或神经元）相互连接，可以学习和识别复杂的数据模式。

常用神经网络类型

• 全连接神经网络（FCNN）：这是一种最简单的神经网络类型，其中每个输入节点都与每个输出节点直接相连。
• 卷积神经网络（CNN）：特别适合处理图像数据，因为它们能够自动学习和识别图像中的局部特征。
• 循环神经网络（RNN）：适合处理序列数据，如时间序列或文本数据。

TensorFlow 神经网络示例

以下是一个简单的 TensorFlow 神经网络示例，用于分类问题：

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


model = Sequential()
model.add(Dense(64, activation='relu', input_shape=(32,)))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

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

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)

更多资源

想要深入了解 TensorFlow 神经网络？请访问我们的 TensorFlow 深度学习教程。

TensorFlow 图标