TensorFlow 卷积神经网络基础教程

卷积神经网络（CNN）是深度学习领域中的一种重要模型，它被广泛应用于图像识别、图像分类等领域。本教程将为您介绍 TensorFlow 中 CNN 的基本概念和使用方法。

基础概念

CNN 是一种特殊的神经网络，它通过卷积层对输入数据进行特征提取。以下是 CNN 的一些基本概念：

• 卷积层：卷积层是 CNN 的核心部分，它通过卷积操作提取输入数据的特征。
• 池化层：池化层用于降低特征图的维度，减少计算量，同时保持重要的特征。
• 全连接层：全连接层用于将卷积层和池化层提取的特征进行组合，并输出最终的分类结果。

TensorFlow CNN 示例

以下是一个简单的 TensorFlow CNN 示例，用于图像分类：

import tensorflow as tf

# 定义模型
model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),
    tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    tf.keras.layers.Flatten(),
    tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    tf.keras.layers.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)

扩展阅读

如果您想深入了解 TensorFlow 和 CNN，以下是一些推荐的学习资源：

• TensorFlow 官方文档
• TensorFlow CNN 教程

相关图片

卷积神经网络结构

卷积层

池化层