tensorflow官网helloworld+调用

tensorflow手写识别

具体教程参考官网地址，非常详细：
官网地址

不多说，直接把自己模仿官网的例子代码放上来，另外增加了模型保存操作。便于我们下次直接使用.

# 第一个tensorflow例子，这时2.0版本的例子。我们已经安装了python和tensorflow2.0。也配置了python解释器。
# 2.0中文官网：https://tensorflow.google.cn/tutorials/quickstart/beginner。采用keras内核模型来练习一个。
# 引入tensorflow
import tensorflow as tf
# 声明mnist对象，用于加载数据。
mnist = tf.keras.datasets.mnist

# 加载数据，并赋值给相关向量和数据声明
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data("mnist.npz")
print(x_train[0])
# 将整数转为小数，也就是rgb小数
x_train, x_test = x_train/255.0, x_test/255.0


# 创建模型，我们既可以通过new model，然后添加各层，也可以通过Sequential定义各层.
model = tf.keras.models.Sequential([
    # 将数据压缩为一维的，接受一个inputshape
    tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
    # 全连接层，将数据输出为128维的向量空间，激活函数为relu，可以有效梯度下降的激活函数
    tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    # 定义随机放弃的概率，用于减少计算量
    tf.kera