深度学习进阶：Python中TensorFlow框架操作实例

原创系统管理员 2025-01-02 21:06 101阅读 0赞

TensorFlow是Google开源的一款用于构建和训练神经网络的框架。以下是一些Python中使用TensorFlow进行操作的实例：

1. **创建Tensor**：
```python
import tensorflow as tf

# 创建一个形状为[2, 3]]的一维tensor
x = tf.constant([[1], [2]], [[3], [4]]]), dtype=tf.float32

print("Original Tensor: ", x)
```

2. **计算和操作Tensor**：
```python
# 求x的和
sum_x = tf.reduce_sum(x)

# 创建一个形状为[2, 1]]的新tensor，其中每个元素是原来 tensor中对应位置的元素之和
new_shape_tensor = tf.expand_dims(sum_x, axis=-1))

print("Sum of Original Tensor: ", sum_x)
print("New Shape Tensor: ", new_shape_tensor)
```

3. **训练神经网络**：
```python
import tensorflow.keras as keras

# 创建一个简单的全连接神经网络
model = keras.Sequential([
    keras.layers.Dense(64, activation='relu')),
    keras.layers.Dense(10, activation='softmax'))
]))

# 编译模型，设置损失函数、优化器和评估指标
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
history = model.fit(x, y=tf.keras.utils.to_categorical(x, num_classes=10)), epochs=10, verbose=2)

print("Model Training History: ", history)
```
这里用到了TensorFlow的神经网络模块，创建模型、编译模型、训练模型和查看历史记录。

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