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TensorFlow 1.9 官方入门实例:无需配置环境,在线学习 TensorFlow

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  •   1722332572 · 2018-07-20 18:35:10 +08:00 · 5952 次点击
    这是一个创建于 1235 天前的主题,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。

    TensorFlow 是一个用于研究和生产的开源机器学习库。TensorFlow 为初学者和专家提供 API,以便为桌面,移动,Web 和云开发。TensorFlow 1.9 官方入门实例,改为 Keras 版本,代码比较简洁,无需配置环境,可以在线学习 TensorFlow。

    # 引入 TensorFlow 库
    import tensorflow as tf
    # 引入 mnist 数据集
    mnist = tf.keras.datasets.mnist
    # 载入训练集和测试集
    (x_train, y_train),(x_test, y_test) = mnist.load_data()
    x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0
    # 建立 Keras 序列模型
    model = tf.keras.models.Sequential([
      tf.keras.layers.Flatten(),
      tf.keras.layers.Dense(512, activation=tf.nn.relu),
      tf.keras.layers.Dropout(0.2),
      tf.keras.layers.Dense(10, activation=tf.nn.softmax)
    ])
    # 编译模型,optimizer 优化函数,loss 损失函数,metrics 评价标准
    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)
    

    Google 提供了在线的 Jupyter 运行环境可以直接运行以上入门实例,不需要配置环境。

    内容翻译自: https://www.tensorflow.org/tutorials/

    TensorFlow 教程: http://tf86.com/2018/07/20/get-started-with-tensorflow/

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