TensorFlow 参数介绍

TensorFlow 是一个开源的机器学习框架，广泛应用于各种机器学习和深度学习任务。本页面将介绍一些关键的 TensorFlow 参数。

1. 主要参数

以下是一些 TensorFlow 中常用的参数：

• batch_size: 每批处理的样本数量。
• learning_rate: 学习率，控制模型参数更新的速度。
• dropout_rate: dropout 比率，用于防止过拟合。
• epochs: 训练的轮数。

2. 例子

假设我们要训练一个简单的神经网络，以下是一个示例代码片段：

model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu', input_shape=(784,)),
    tf.keras.layers.Dropout(0.2),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001),
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

model.fit(x_train, y_train, epochs=5, batch_size=32)

在上面的代码中，我们设置了学习率为 0.001，dropout 比率为 0.2，以及 batch_size 为 32。

3. 更多信息

想要了解更多关于 TensorFlow 的信息，请访问我们的官方文档 TensorFlow 官方文档。