資訊專欄INFORMATION COLUMN
import tensorflow as tf a = tf.constant([2, 3]) b = tf.constant([4, 5]) c = tf.add(a, b) print(c)這將輸出一個形狀為 (2,) 的張量 [6, 8]，它是 a 和 b 張量的和。 2. 變量 在 TensorFlow 中，變量是可變的張量，它們存儲模型的參數(shù)和狀態(tài)。變量通常用于訓練模型，因為它們可以在訓練過程中更新。你可以使用 tf.Variable() 函數(shù)創(chuàng)建一個變量，如下所示：
import tensorflow as tf w = tf.Variable(tf.zeros([2, 1])) b = tf.Variable(tf.zeros([1])) print(w) print(b)這將創(chuàng)建兩個變量 w 和 b，它們的初始值都是零。你可以使用 assign() 方法更改變量的值，如下所示：
w.assign(tf.ones([2, 1])) b.assign(tf.ones([1])) print(w) print(b)這將把 w 和 b 的值分別更改為一個形狀為 (2,1) 的張量和一個標量 1。 3. 模型構(gòu)建 在 TensorFlow 中，你可以使用 tf.keras.Sequential() 函數(shù)構(gòu)建模型。這個函數(shù)允許你按順序添加不同的層，如下所示：
import tensorflow as tf model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Dense(10, activation="relu", input_shape=(784,)), tf.keras.layers.Dense(10, activation="softmax") ]) print(model.summary())這將創(chuàng)建一個具有兩個層的模型。第一層是具有 10 個神經(jīng)元和 ReLU 激活函數(shù)的全連接層，輸入形狀為 (784,)。第二層是具有 10 個神經(jīng)元和 softmax 激活函數(shù)的全連接層。使用 summary() 方法可以查看模型的詳細信息。 4. 模型訓練 在 TensorFlow 中，你可以使用 compile() 方法編譯模型，使用 fit() 方法訓練模型。例如，你可以使用以下代碼編譯和訓練模型：
import tensorflow as tf
import numpy as np
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
x_train = x_train.reshape(60000, 784).astype("float32") / 255
x_test = x_test.reshape(10000, 784).astype("float32") / 255
y_train = tf.keras.utils.to_categorical(y_train, 10)
y_test = tf.keras.utils.to_categorical(y_test, 10)
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(10, activation="relu", input_shape=(784,)),
tf.keras.layers.Dense(10, activation="softmax")
])
model.compile(optimizer="adam",
loss="categorical_crossentropy",
metrics=["accuracy"])
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)
test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test)
print("Test accuracy:", test_acc)
這將使用 MNIST 數(shù)據(jù)集訓練一個具有兩個層的模型。它將使用 Adam 優(yōu)化器和分類交叉熵損失函數(shù)編譯模型，并使用 fit() 方法訓練模型。最后，它將評估模型的測試準確率。
總結(jié)
TensorFlow 是一個功能強大的框架，它允許你創(chuàng)建和訓練機器學習模型。在本文中，我們介紹了一些 TensorFlow 的編程技術(shù)，如張量操作、變量、模型構(gòu)建和模型訓練。這些技術(shù)將幫助你更好地利用 TensorFlow，創(chuàng)建更準確和有效的模型。
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