TensorFlow 1.4是Google推出的機器學習框架，它是一個開源的軟件庫，主要用于機器學習和深度學習任務。在本文中，我們將介紹TensorFlow 1.4的編程技術，包括如何創建計算圖、定義模型、訓練模型和評估模型。 創建計算圖 TensorFlow 1.4中最基本的概念是計算圖。計算圖是由一系列操作組成的有向無環圖，其中每個操作都代表一個計算步驟。我們可以使用TensorFlow的API來創建計算圖。下面是一個簡單的例子：

import tensorflow as tf

a = tf.constant(2)
b = tf.constant(3)
c = tf.add(a, b)

with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(c))

在這個例子中，我們創建了兩個常量a和b，然后定義了一個加法操作c，最后我們創建了一個會話并運行計算圖。在會話中，我們使用sess.run()來運行計算圖，并輸出結果5。 定義模型 在TensorFlow 1.4中，我們可以使用tf.keras API來定義模型。tf.keras是一個高級的API，它可以讓我們更加方便地定義、訓練和評估模型。下面是一個使用tf.keras API定義模型的例子：

import tensorflow as tf

model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(10, input_shape=(784,), activation="relu"),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation="softmax")
])

在這個例子中，我們創建了一個順序模型，并添加了兩個密集層。第一個密集層有10個神經元，并使用ReLU激活函數，第二個密集層有10個神經元，并使用softmax激活函數。我們還指定了輸入的形狀為(784,)，這是因為我們將使用MNIST數據集進行訓練。 訓練模型 在TensorFlow 1.4中，我們可以使用tf.keras API來訓練模型。我們需要指定損失函數、優化器和評價指標。下面是一個使用tf.keras API訓練模型的例子：

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)
x_test = x_test.reshape(10000, 784)
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, input_shape=(784,), activation="relu"),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation="softmax")
])

model.compile(optimizer="adam",
              loss="categorical_crossentropy",
              metrics=["accuracy"])

model.fit(x_train, y_train, epochs=5, batch_size=32, validation_data=(x_test, y_test))

在這個例子中，我們首先加載了MNIST數據集，并對其進行了預處理，然后創建了一個模型。接著，我們使用compile()方法來指定優化器、損失函數和評價指標。最后，我們使用fit()方法來訓練模型，其中我們指定了訓練數據、標簽、訓練輪數、批次大小和驗證數據。 評估模型 在TensorFlow 1.4中，我們可以使用tf.keras API來評估模型。我們需要使用evaluate()方法，并指定測試數據和標簽。下面是一個使用tf.keras API評估模型的例子：

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)
x_test = x_test.reshape(10000, 784)
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, input_shape=(784,), activation="relu"),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation="softmax")
])

model.compile(optimizer="adam",
              loss="categorical_crossentropy",
              metrics=["accuracy"])

model.fit(x_train, y_train, epochs=5, batch_size=32, validation_data=(x_test, y_test))

loss, acc = model.evaluate(x_test, y_test)

print("Test loss:", loss)
print("Test accuracy:", acc)

在這個例子中，我們首先加載了MNIST數據集，并對其進行了預處理，然后創建了一個模型。接著，我們使用compile()方法來指定優化器、損失函數和評價指標，并使用fit()方法來訓練模型。最后，我們使用evaluate()方法來評估模型，并輸出測試損失和準確率。 總結 TensorFlow 1.4是一個強大的機器學習框架，它可以幫助我們更加方便地創建、定義、訓練和評估模型。在本文中，我們介紹了TensorFlow 1.4的基本編程技術，包括如何創建計算圖、定義模型、訓練模型和評估模型。希望這篇文章能夠幫助你更好地使用TensorFlow 1.4進行機器學習和深度學習任務。