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So verwenden Sie das Tensorflow-Modul für Deep Learning in Python 3.x
pip install tensorflow
import tensorflow as tf import numpy as np
Das Folgende ist ein einfacher Beispielcode, der zeigt, wie man mit TensorFlow ein einfaches, vollständig verbundenes neuronales Netzwerk aufbaut:
# 定义输入数据 x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 784]) y_true = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 10]) # 定义隐藏层 hidden_layer = tf.layers.dense(x, 256, activation=tf.nn.relu) # 定义输出层 logits = tf.layers.dense(hidden_layer, 10) # 定义损失函数 loss = tf.losses.softmax_cross_entropy(onehot_labels=y_true, logits=logits) # 定义优化器 optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=0.01) train_op = optimizer.minimize(loss)
Das Folgende ist ein einfacher Beispielcode, der zeigt, wie der MNIST-Datensatz handgeschriebener Ziffern vorbereitet und der stochastische Gradientenabstieg (SGD) zum Trainieren des Modells verwendet wird:
# 下载MNIST数据集 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) # 定义训练参数 epochs = 10 batch_size = 128 # 创建会话 with tf.Session() as sess: sess.run(tf.global_variables_initializer()) # 开始训练 for epoch in range(epochs): total_batches = mnist.train.num_examples // batch_size for batch in range(total_batches): batch_x, batch_y = mnist.train.next_batch(batch_size) # 训练模型 sess.run(train_op, feed_dict={x: batch_x, y_true: batch_y}) # 每轮结束后评估模型在测试集上的准确率 accuracy = sess.run(accuracy_op, feed_dict={x: mnist.test.images, y_true: mnist.test.labels}) print("Epoch: {}, Accuracy: {}".format(epoch + 1, accuracy))
Das Folgende ist ein einfacher Beispielcode, der zeigt, wie das trainierte Modell verwendet wird, um die Genauigkeit des Testdatensatzes zu bewerten:
# 在模型建立后添加以下代码: correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(logits, 1), tf.argmax(y_true, 1)) accuracy_op = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo verwenden Sie das Tensorflow-Modul für Deep Learning in Python 3.x. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!