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🎯 TensorFlow Keras 教程指南

欢迎来到 TensorFlow Keras 教学专区！以下内容将帮助您快速入门深度学习框架的使用 🚀

🧠 什么是 TensorFlow Keras？

TensorFlow Keras 是一个高层神经网络 API，具有以下特点：

• 📈 简化模型构建流程
• 🧩 支持多种模型架构
• 📦 与 TensorFlow 深度集成

TensorFlow_Keras

📚 开发环境准备

1. 安装 TensorFlow：pip install tensorflow
2. 验证安装成功：

   import tensorflow as tf
   print(tf.__version__)
   

3. 选择开发工具：
   点击查看 Jupyter Notebook 教程

🧪 实战示例：MNIST 手写数字识别

import tensorflow as tf


mnist = tf.keras.datasets.mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

# 数据预处理 🧼
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

# 构建模型 🏗️
model = tf.keras.models.Sequential([
  tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
  tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
  tf.keras.layers.Dropout(0.2),
  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)

🌐 进阶学习建议

• 查看 TensorFlow 官方中文文档
• 探索更复杂的模型架构：CNN 图像分类教程
• 学习模型调优技巧：查看优化器选择指南

💡 小贴士：在模型训练过程中，建议使用 GPU 加速计算，可访问 TensorFlow GPU 配置教程 获取指导

模型结构