40、TensorFlow深度探索与卷积神经网络图像分类

TensorFlow深度探索与卷积神经网络图像分类

一、TensorFlow Estimators的使用

在使用TensorFlow进行机器学习任务时，Estimators是一个非常实用的工具。下面我们将介绍如何使用Estimators进行MNIST手写数字分类。

1. 准备工作

首先，我们需要导入必要的库，并设置一些超参数：

import tensorflow_datasets as tfds
import tensorflow as tf
import numpy as np
BUFFER_SIZE = 10000
BATCH_SIZE = 64
NUM_EPOCHS = 20
steps_per_epoch = np.ceil(60000 / BATCH_SIZE)

这里， BUFFER_SIZE 用于打乱数据集， BATCH_SIZE 是小批量的大小， NUM_EPOCHS 是训练的轮数， steps_per_epoch 决定了每一轮的迭代次数。

2. 数据预处理

由于输入图像最初是 uint8 类型（范围在 [0, 255]），我们需要将其转换为 tf.float32 类型（范围在 [0, 1]）：

def preprocess(item):