🧠 无论你是刚接触深度学习还是希望提升技能,TensorFlow都是一个强大的工具!以下是快速上手指南:
1. TensorFlow简介
TensorFlow是由Google开发的开源机器学习框架,支持从研究到生产全流程。
2. 安装TensorFlow
📦 使用pip安装:
pip install tensorflow
⚠️ 注意:确保已安装Python 3.8+环境
🔗 官方文档:TensorFlow中文官网
3. 基础示例:MNIST手写数字识别
💻 代码示例:
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten
# 构建模型
model = Sequential([
Flatten(input_shape=(28, 28)),
Dense(128, activation='relu'),
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=5)
# 评估模型
model.evaluate(x_test, y_test)
📊 运行结果:准确率通常可达98%+
💡 尝试修改网络层数或激活函数,观察效果变化!
4. 高级功能
🚀 TensorFlow支持:
- 自定义训练循环
- 分布式训练(多GPU/TPU)
- 模型保存与加载
- 图像处理(如CNN卷积网络)
5. 扩展阅读
📚 建议继续学习:
🎯 有任何问题欢迎在评论区提问,祝你学习顺利!