TensorFlow 2 教程项目文档

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Tensorflow2-TutorialTensorflow 2.0 toy examples项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/te/Tensorflow2-Tutorial

项目目录结构及介绍

Tensorflow2-Tutorial/
├── README.md
├── requirements.txt
├── data/
│   └── ...
├── models/
│   └── ...
├── notebooks/
│   └── ...
├── scripts/
│   └── ...
└── src/
    └── ...

• README.md: 项目说明文件，包含项目的基本信息和使用指南。
• requirements.txt: 项目依赖文件，列出了运行项目所需的所有Python包。
• data/: 数据目录，用于存放项目所需的数据文件。
• models/: 模型目录，用于存放训练好的模型文件。
• notebooks/: Jupyter Notebook目录，包含一些交互式的教程和实验。
• scripts/: 脚本目录，包含一些用于数据处理、模型训练等的脚本。
• src/: 源代码目录，包含项目的核心代码。

项目的启动文件介绍

项目的启动文件通常位于 scripts/ 或 src/ 目录下。以下是一个典型的启动文件示例：

# scripts/train.py

import os
import tensorflow as tf
from models.model import MyModel
from data.dataset import load_data

def main():
    # 加载数据
    train_data, test_data = load_data()
    
    # 创建模型
    model = MyModel()
    
    # 编译模型
    model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
    
    # 训练模型
    model.fit(train_data, epochs=10)
    
    # 评估模型
    model.evaluate(test_data)

if __name__ == "__main__":
    main()

• train.py: 启动文件，用于训练模型。它包含了加载数据、创建模型、编译模型、训练模型和评估模型的步骤。

项目的配置文件介绍

项目的配置文件通常是一个 .yaml 或 .json 文件，用于存储项目的各种配置参数。以下是一个典型的配置文件示例：

# config.yaml

data:
  path: "data/my_data.csv"
  batch_size: 32

model:
  learning_rate: 0.001
  epochs: 10

train:
  checkpoint_path: "checkpoints/my_model.ckpt"

• config.yaml: 配置文件，包含了数据路径、批次大小、学习率、训练轮数和模型检查点路径等配置参数。

通过这些配置文件，可以方便地调整项目的各种参数，而无需修改代码。

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