TensorFlow 神经网络教程 🤖

TensorFlow 是 Google 开发的开源机器学习框架，广泛用于构建和训练神经网络模型。以下是入门指南：

1. 环境准备 🛠

• 安装 TensorFlow：pip install tensorflow
• 验证安装：

  import tensorflow as tf
  print(tf.__version__)
  

• 推荐学习路径：TensorFlow 入门指南

2. 基础概念 📚

• 神经网络：由层（Layer）组成的模型，如：
  • 全连接层（Dense Layer）
  • 卷积层（Convolutional Layer）
  • 池化层（Pooling Layer）
• 激活函数：常用如 ReLU、Sigmoid、TanH
• 损失函数：如均方误差（MSE）、交叉熵（Cross Entropy）

3. 构建模型步骤 ⚙

1. 导入库

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

2. 定义网络结构

   model = models.Sequential([
       layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(32,)),
       layers.Dense(64, activation='relu'),
       layers.Dense(10, activation='softmax')
   ])
   

3. 编译模型

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

4. 训练模型

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

4. 可视化网络结构 📊

5. 扩展学习 🌐

• TensorFlow 官方文档
• Keras 模型详解
• 深度学习实战项目

通过本教程，您将掌握使用 TensorFlow 构建基础神经网络的方法。建议结合代码实践加深理解！