TensorFlow 2.0 快速上手教程与手写数字识别例子讲解

最新推荐文章于 2024-06-29 01:14:34 发布

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#tensorflow2.0 #教程

本文是 TensorFlow 2.0 的快速上手教程，介绍了自动求导机制，参数优化以及用多层感知机进行手写数字识别的示例。讲解了如何使用 Keras 构建模型，训练和评估，以及在训练过程中如何利用自动求导和优化器更新模型参数。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

文章目录

TensorFlow 基础
- 自动求导机制
- 参数优化
TensorFlow 模型建立、训练与评估
- 通用模型的类结构
- 多层感知机手写数字识别
Keras Pipeline *

TensorFlow 2.0 出来后不久就有人整理了一份简洁高效的中文指导手册：简单粗暴 TensorFlow 2，本文对其中一些重点内容加以梳理，方便快速上手。

如果你还没装上 TensorFlow 2.0 ，或者希望对 TensorFlow 2.0 的新特性有个大概的了解，可以查看我之前的文章：tensorflow2.0 GPU 版本安装测试教程及新特性初探

TensorFlow 基础

自动求导机制

TensorFlow 提供了强大的 自动求导机制 来计算导数。在即时执行模式（eager execution）下，TensorFlow 引入了 tf.GradientTape() 这个 “求导记录器” 来实现自动求导。以线性回归为例子，假设其损失函数为：
$L(w, b) = ||Xw+b-y||^2$
我们用下面的代码计算给定 X 与 y 后， $L (w, b)$ 在 $w=(1,2)^T, \; b=1$ 时对 $w, b$ 的偏导数。

import tensorflow as tf

X = tf.constant([[1., 2.], [3., 4.]])
y = tf.constant([[1.], [2.]])
# 初始化要学习的参数
w = tf.Variable(initial_value=[[1.], [2.]])
b = tf.Variable(initial_value=1.)

# 在 tf.GradientTape() 的上下文内，所有计算步骤都会被记录以用于求导
with tf.GradientTape() as tape:
    L = tf.reduce_sum(tf