Python 3 でディープ ラーニングに tensorflow モジュールを使用する方法xx
pip install tensorflow
import tensorflow as tf import numpy as np
以下は、TensorFlow を使用して単純な完全接続ニューラル ネットワークを構築する方法を示す簡単なサンプル コードです。
# 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)
以下は、MNIST 手書き数字データセットを準備し、確率的勾配降下法 (SGD) を使用してモデルをトレーニングする方法を示す簡単なサンプル コードです。評価と適用
トレーニングが完了したら、テスト データを使用してモデルを評価し、そのモデルを使用して新しいデータを予測および分類できます。# 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))
概要
この記事Python 3.x 環境でディープラーニングに TensorFlow モジュールを使用する方法を紹介します。 TensorFlow のインストール方法を学び、深層学習モデルの構築、モデルのトレーニング、モデルの評価の方法を学びました。この記事が初心者にとって入門的な参考資料となり、皆さんが TensorFlow 深層学習のより多くのアプリケーションやテクニックを探求するきっかけになれば幸いです。以上がPython 3.x でディープラーニングに tensorflow モジュールを使用する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。