TensorFlow：构建网络的三种方式与编程

TensorFlow：构建网络的三种方式与编程

深度学习架构的搭建是机器学习领域中的重要任务之一。作为最流行的深度学习框架之一，TensorFlow提供了多种方法来构建神经网络。本文将介绍TensorFlow中的三种主要网络构建方式，并提供相应的源代码示例。

1. 静态图模式（Graph Mode）
   TensorFlow最早采用的是静态图模式，也称为Graph Mode。在这种模式下，首先定义整个计算图（Computation Graph），然后再将数据传递到图中进行计算。这种模式适合于需要将模型导出或部署到生产环境的场景。

以下是一个使用静态图模式构建网络的简单示例：

import tensorflow as tf

# 定义计算图
graph = tf.Graph()
with graph.as_default