Tensorflow模型训练六步法

已于 2022-03-08 08:09:48 修改
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分类专栏： tensorflow2基础教程与项目实战 文章标签： tensorflow 深度学习 人工智能 神经网络
于 2022-03-04 23:21:28 首次发布
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本文详细介绍了使用TensorFlow进行深度学习模型训练的六个步骤：导入库、加载fashion_mnist数据集、构建全连接神经网络、配置训练方法、训练模型以及模型评价。通过一个简单的网络实例，阐述了从数据预处理到模型训练和评估的完整过程。

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前几期我们简单介绍了tensorflow 2的一些基本概念、知识等，希望对你们有所帮助。这期我们将开始最简单的项目做起，搭建网络进行训练，并加载模型测试我们的模型效果。感兴趣的朋友点点关注。

我们完成一个神经网络项目一般的实现流程可以简单分为以下几步。

  • 导入必要的库

  • 加载数据集

  • 构建神经网络

  • 配置训练方法

  • 训练模型

  • 评价模型

下面我们将一步步来实现我们的网络项目。

导入必要的库

在一开始，我们需要导入一些我们项目过程中所必须的库。

import tensorflow as tf
import numpy as np
from tensorflow import keras
from tensorflow
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