
生成式 AI 应用创新引擎
TensorFlow是一个功能强大的开源机器学习框架,广泛应用于从学术研究到生产环境的各种场景。它为不同平台提供了多种解决方案,包括桌面、移动设备、边缘设备、Web,以及生产级别的机器学习流水线。
您可以通过以下方式快速开始安装 TensorFlow:
在Python环境中,使用pip安装:
bashpipinstalltensorflow
python
importtensorflowastf
# 加载MNIST数据集
mnist= tf.keras.datasets.mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
# 数据标准化
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0
# 创建神经网络模型
model= tf.keras.models.Sequential([
tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dropout(0.2),
tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
来自AI导航网(aidh.net)编辑部门整理。
])# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
loss='sparse_categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)
# 测试模型
model.evaluate(x_test, y_test)
TensorFlow提供了丰富的教育资源,适合不同学习阶段的开发者:
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