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pip install tensorflow安裝完成后，你可以開始編寫你的第一個(gè)TensorFlow程序。在這個(gè)程序中，我們將使用TensorFlow來執(zhí)行一個(gè)簡單的數(shù)學(xué)運(yùn)算。以下是程序的代碼：
import tensorflow as tf
x = tf.constant(2)
y = tf.constant(3)
z = tf.add(x, y)
with tf.Session() as sess:
result = sess.run(z)
print(result)
在這個(gè)程序中，我們首先導(dǎo)入了TensorFlow庫。然后，我們定義了兩個(gè)常量x和y，并使用TensorFlow的add函數(shù)將它們相加。最后，我們使用TensorFlow的Session類來執(zhí)行計(jì)算，并打印出結(jié)果。
當(dāng)你運(yùn)行這個(gè)程序時(shí)，你會(huì)看到輸出結(jié)果為5。這表明TensorFlow成功地執(zhí)行了我們的數(shù)學(xué)運(yùn)算。
現(xiàn)在，讓我們看一下如何使用TensorFlow來訓(xùn)練一個(gè)簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。在這個(gè)例子中，我們將使用MNIST數(shù)據(jù)集來訓(xùn)練一個(gè)手寫數(shù)字識(shí)別模型。以下是程序的代碼：
import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])
W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]))
b = tf.Variable(tf.zeros([10]))
y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b)
y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])
cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y), reduction_indices=[1]))
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(cross_entropy)
sess = tf.InteractiveSession()
tf.global_variables_initializer().run()
for i in range(1000):
batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100)
sess.run(train_step, feed_dict={x: batch_xs, y_: batch_ys})
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y,1), tf.argmax(y_,1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))
print(sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels}))
在這個(gè)程序中，我們首先導(dǎo)入了TensorFlow和MNIST數(shù)據(jù)集。然后，我們定義了一個(gè)占位符x來表示輸入數(shù)據(jù)，以及一個(gè)變量W和b來表示神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重和偏置。接下來，我們使用TensorFlow的softmax函數(shù)來定義我們的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并使用交叉熵?fù)p失函數(shù)來衡量模型的性能。最后，我們使用TensorFlow的梯度下降優(yōu)化器來訓(xùn)練模型，并計(jì)算模型的準(zhǔn)確率。
當(dāng)你運(yùn)行這個(gè)程序時(shí)，你會(huì)看到輸出結(jié)果為一個(gè)準(zhǔn)確率（accuracy）的值。這表明我們的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型已經(jīng)成功地訓(xùn)練并且能夠?qū)κ謱憯?shù)字進(jìn)行準(zhǔn)確的識(shí)別。
總之，TensorFlow是一個(gè)非常強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)框架，可以用來構(gòu)建和訓(xùn)練各種類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。通過使用TensorFlow的編程技術(shù)，你可以輕松地創(chuàng)建自己的深度學(xué)習(xí)應(yīng)用程序。
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摘要：七強(qiáng)化學(xué)習(xí)玩轉(zhuǎn)介紹了使用創(chuàng)建來玩游戲?qū)⑦B續(xù)的狀態(tài)離散化。包括輸入輸出獨(dú)熱編碼與損失函數(shù)，以及正確率的驗(yàn)證。 用最白話的語言，講解機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)示例基于 TensorFlow 1.4 和 TensorFlow 2.0 實(shí)現(xiàn) 中文文檔 TensorFlow 2 / 2.0 官方文檔中文版 知乎專欄 歡迎關(guān)注我的知乎專欄 https://zhuanlan.zhihu.com/...
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