TensorFlow CNN 教程

卷积神经网络（CNN）是深度学习领域中的一种重要模型，常用于图像识别、图像分类等任务。以下是一个简单的CNN教程，帮助您快速入门。

基础概念

卷积层

卷积层是CNN的核心部分，用于提取图像特征。

卷积核：卷积层中用于提取特征的参数矩阵。
步长：卷积核在图像上滑动的距离。
填充：卷积核与图像边缘之间的距离。

池化层

池化层用于降低特征图的维度，减少计算量。

最大池化：取卷积核覆盖区域内的最大值。
平均池化：取卷积核覆盖区域内的平均值。

实践示例

以下是一个使用TensorFlow实现CNN的简单示例：

import tensorflow as tf

# 构建模型
model = tf.keras.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

更多关于TensorFlow和CNN的知识，您可以参考以下资源：