tensorflow2.0实例教程1-- 快速入门模型搭建

「爱情、让人受尽委屈。」 2023-02-10 05:17 108阅读 0赞

tensorflow2.0版的本的一些小的测试与尝试，届时会陆续将代码与新的放到此处。  
主要参照tensorflow core给出的教程。

原链接采用这是一个 Google Colaboratory 笔记本文件， jupyter编译工具，我这边使用的pycharm进行实现。

接下来 我们开始快速入门 ，实现步骤为： 加载数据集–构建模型–训练模型–验证模型

下载并安装 TensorFlow 2.0 测试版包。将 TensorFlow 载入你的程序：

from __future__ import absolute_import, division, print_function, unicode_literals
    
    # 安装 TensorFlow
    
    import tensorflow as

载入并准备好 MNIST 数据集。将样本从整数转换为浮点数：（新版的数据集被集成到keras中了，实际使用起来还是很方便的）

mnist = tf.keras.datasets.mnist  # 导入数据集
    
    
    # 使用data_load加载数据集
    (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
    x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

将模型的各层堆叠起来，以搭建 tf.keras.Sequential 模型。为训练选择优化器和损失函数：

# 构建简单模型
    model = tf.keras.models.Sequential([
      tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
      tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
      tf.keras.layers.Dropout(0.2),
      tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
    ])
    
    # 编译
    model.compile(optimizer='adam',
                  loss='sparse_categorical_crossentropy',
                  metrics=['accuracy'])

训练并验证模型：

# 训练
    model.fit(x_train, y_train, epochs=10)
    
    # 验证
    value = model.evaluate(x_test,  y_test, verbose=2)
    print(value)

如果不考虑模型调优等其它问题，使用tensorflow进行模型开发训练的过程就已经实现了1.0版。  
输出结果如下：

57248/60000 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 0.0464 - accuracy: 0.9848
    58208/60000 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0464 - accuracy: 0.9848
    59200/60000 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0465 - accuracy: 0.9847
    60000/60000 [==============================] - 3s 56us/sample - loss: 0.0463 - accuracy: 0.9848
    10000/10000 - 1s - loss: 0.0687 - accuracy: 0.9796
    [0.06870598454720457, 0.9796]

这是在10各epoch下，训练结果，手写体数字识别精度，可达97.8%

源码仓库：  
gitee:[https://gitee.com/aismarter/TensorFlow\_Example/blob/master/1.import\_TF\_modle.py][https_gitee.com_aismarter_TensorFlow_Example_blob_master_1.import_TF_modle.py]  
gthub:[https://github.com/Aismarter/TensorFlow\_Example/blob/master/1.import\_TF\_modle.py][https_github.com_Aismarter_TensorFlow_Example_blob_master_1.import_TF_modle.py]

该文章的实现真的是非常简单，相关深入的内容，可见后续更新。

[https_gitee.com_aismarter_TensorFlow_Example_blob_master_1.import_TF_modle.py]: https://gitee.com/aismarter/TensorFlow_Example/blob/master/1.import_TF_modle.py
[https_github.com_Aismarter_TensorFlow_Example_blob_master_1.import_TF_modle.py]: https://github.com/Aismarter/TensorFlow_Example/blob/master/1.import_TF_modle.py