TensorFlow Keras 实践指南

TensorFlow Keras 是 TensorFlow 库的高级 API，它提供了构建和训练神经网络所需的所有工具。本指南将帮助您开始使用 Keras 进行实践。

快速开始

1. 安装 TensorFlow

   • 确保您的系统中已安装 TensorFlow。您可以从 TensorFlow 官方网站 获取安装指南。

2. 导入必要的库

   import tensorflow as tf
   from tensorflow.keras import layers, models
   

3. 创建一个简单的模型

   model = models.Sequential()
   model.add(layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(784,)))
   model.add(layers.Dense(10, activation='softmax'))
   

4. 编译模型

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

5. 训练模型

   model.fit(x_train, y_train, epochs=5)
   

数据预处理

在训练模型之前，您需要准备和预处理数据。

• 加载数据集

  (x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
  

• 数据标准化

  x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0
  

扩展阅读

• TensorFlow Keras 官方文档

图片示例

Neural Network

Dense Layer