Python深度学习:使用Keras和TensorFlow实现的简洁而强大的框架

本文介绍了使用Python中的Keras和TensorFlow构建深度学习模型的过程,通过MNIST数据集展示了如何建立一个手写数字分类的神经网络,并实现了约97.9%的测试准确率。

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Python深度学习:使用Keras和TensorFlow实现的简洁而强大的框架

随着人工智能技术的飞速发展,Python已成为深度学习领域最常用的编程语言之一。在Python中,开源的深度学习框架Keras和TensorFlow被广泛应用在各种深度学习任务中。本文将介绍如何使用Keras和TensorFlow构建简洁而强大的深度学习模型。

首先,在使用Python搭建深度学习模型之前,我们需要安装相应的库及其依赖项。我们可以通过pip命令来安装这些库和依赖项,如下所示:

!pip install keras tensorflow

然后,让我们来看一个简单的例子。假设我们要构建一个简单的神经网络模型来对手写数字进行分类。我们可以使用Keras提供的MNIST数据集,该数据集包含了大量的手写数字图像和相应的标签。

首先,我们需要导入所需的库和模块:

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
import nu
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