TensorFlow 模型 API

TensorFlow 提供了丰富的模型 API，可以方便地进行模型构建、训练和评估。以下是一些常用的模型 API：

Keras: TensorFlow 的高级 API，提供了一系列易于使用的工具和层，用于快速构建和训练模型。
Estimators: TensorFlow 的低级 API，提供了更灵活的模型训练方式，适用于更复杂的场景。

Keras 模型

Keras 提供了多种预定义的层和模型，可以快速构建各种神经网络。

卷积神经网络 (CNN): 用于图像识别、图像分类等任务。
循环神经网络 (RNN): 用于序列数据，如时间序列分析、文本处理等。

更多关于 Keras 模型的信息，请访问本站 Keras API 文档。

Estimators 模型

Estimators 提供了更底层的模型训练和控制，适用于复杂的模型构建。

线性回归: 用于回归任务。
分类器: 用于分类任务。

更多关于 Estimators 模型的信息，请访问本站 Estimators API 文档。

模型应用示例

假设我们要使用 TensorFlow 构建一个简单的图像分类模型，可以使用以下代码：

import tensorflow as tf

# 定义模型
model = tf.keras.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='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

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

# 评估模型
model.evaluate(x_test, y_test)

更多模型应用示例，请参考 TensorFlow 官方教程。