import tensorflow as tf # 定義輸入數據和輸出數據 x = tf.constant([1, 2, 3, 4], dtype=tf.float32) y = tf.constant([2, 4, 6, 8], dtype=tf.float32) # 定義模型參數 w = tf.Variable(0.0) b = tf.Variable(0.0) # 定義模型 def model(x): return w * x + b # 定義損失函數 def loss(y_pred, y_true): return tf.reduce_mean(tf.square(y_pred - y_true)) # 定義優化器 optimizer = tf.optimizers.SGD(learning_rate=0.01) # 訓練模型 for epoch in range(100): with tf.GradientTape() as tape: y_pred = model(x) l = loss(y_pred, y) gradients = tape.gradient(l, [w, b]) optimizer.apply_gradients(zip(gradients, [w, b]))在這個示例中,我們首先定義了輸入數據和輸出數據。然后,我們定義了模型參數w和b,并使用這些參數定義了模型。接下來,我們定義了損失函數和優化器,并使用梯度下降算法訓練模型。最后,我們通過反復迭代來優化模型參數,使得模型的預測結果與實際輸出數據更加接近。 2. 卷積神經網絡 卷積神經網絡是一種廣泛應用于圖像識別和計算機視覺任務的深度學習模型。在TensorFlow中,您可以使用以下代碼創建一個簡單的卷積神經網絡:
import tensorflow as tf # 定義輸入數據和輸出數據 x = tf.keras.layers.Input(shape=(28, 28, 1)) y = tf.keras.layers.Dense(10, activation="softmax")(x) # 定義模型 model = tf.keras.models.Model(inputs=x, outputs=y) # 編譯模型 model.compile(optimizer="adam", loss="categorical_crossentropy", metrics=["accuracy"]) # 加載數據 (x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data() x_train = x_train.reshape((-1, 28, 28, 1)) x_test = x_test.reshape((-1, 28, 28, 1)) y_train = tf.keras.utils.to_categorical(y_train) y_test = tf.keras.utils.to_categorical(y_test) # 訓練模型 model.fit(x_train, y_train, validation_data=(x_test, y_test), epochs=10, batch_size=32)在這個示例中,我們首先定義了輸入數據和輸出數據。然后,我們使用這些數據定義了一個簡單的卷積神經網絡模型。接下來,我們編譯了模型,并加載了MNIST數據集。最后,我們使用訓練數據對模型進行訓練,并使用測試數據對模型進行評估。 總結 在本文中,我們探討了兩個基本的TensorFlow示例:線性回歸和卷積神經網絡。這些示例可以幫助您了解如何使用TensorFlow進行模型構建和訓練。當然,TensorFlow還有很多其他的功能和應用,我們鼓勵您繼續探索和學習。
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