TensorFlow/Keras 快速入门

TensorFlow/Keras 是一个开源的深度学习框架，它使构建和训练神经网络变得非常简单和方便。以下是一些快速入门的步骤和资源。

安装 TensorFlow/Keras

首先，您需要安装 TensorFlow。您可以从 TensorFlow 的官方网站下载并安装最新版本。

pip install tensorflow

快速示例

以下是一个简单的 Keras 模型示例，用于分类图像：

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Conv2D, Flatten, MaxPooling2D

model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(64, 64, 3)))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

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

# 假设您有名为 train_images 和 train_labels 的训练数据
model.fit(train_images, train_labels, epochs=10)

资源

• TensorFlow 官方文档
• Keras 官方文档

图像识别

如果您对图像识别感兴趣，以下是一个示例图片：

希望这些信息能帮助您快速入门 TensorFlow/Keras。如果您有任何疑问，请访问我们的 社区论坛 进行讨论。