第一步是导入用于实现或支持神经网络实现的工具和库。TensorFlow：一个用于实施，培训和部署机器学习模型的开源平台。Keras：一个开放源代码库，用于实现可在CPU和GPU上运行的神经网络体系结构。import tensorflow as tf from tensorflow import keras 我们将使用的数据集是琐碎的fashion-MNIST数据集。fashion-MNIST数据集...
前期一篇博客深度神经网络回归:Python TensorFlow DNNRegressor实现详细介绍了基于TensorFlowtf.estimator接口的深度学习网络;而在TensorFlow2.0中,新的Keras接口具有与 tf.estimator接口一致的功能,且其更易于学习,对于新手而言友好程度更高;在TensorFlow官网也建议新手从Keras接口入手开始学习。因此,本文结合TensorFlowKeras接口,...
相关版本信息:版本:;TensorFlow版本:;编译器版本:Spyder 。 2 代码分解介绍 2.1 准备工作 首先需要引入相关的库与包。 由于后续代码执行过程中,会有很多数据的展示与输出,其中多数数据都带有小数部分;为了让程序所显示的数据更为整齐、规范,我们可以对代码的浮点数、数组与对象对应的显示规则加...
为了研究神经网络训练通过tensorflow.keras (tf.keras)高级API运作的情况,需要运行多层感知器来区分手写数字和MNIST数据集中的数字。 要依照本教程的代码片段,请使用该Next Tech 沙盒,里面设置有MNIST数据集合所有必需的数据包。或者也可以在本地环境下下载数据集。 MNIST数据集有四个部分,所示如下: · 训练组图像:tra...
TensorFlow版本:2.4.1 编译器版本:Spyder 4.1.5 2 代码分解介绍 2.1 准备工作 首先需要引入相关的库与包。 import os import glob import openpyxl import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns import tensorflow as tf import scipy.stats as stats import matplotlib.pyplot as plt from sk...
Keras 1.1.0.及以上的版本均可植入TensorFlow,作为其中的contrib 模板(包含由参与者开发给TensorFlow的数据包,为实验性代码)的一部分。 本教程将从以下几方面介绍该TensorFlow的高级 API: · 前馈神经网络的基础知识 · 载入并准备时下流行的MNIST数据集的方法 ...
代码语言:javascript 复制 pip install tensorflow 3.2 构建一个简单的神经网络 我们来使用TensorFlow 2.0来实现一个类似于上面PyTorch的模型,同样用于MNIST手写数字的分类。 代码语言:javascript 复制 importtensorflowastf from tensorflow.kerasimportlayers,models ...
轻量级和快速开发:Keras 的目的是在消除样板代码。几行 Keras 代码就能比原生的 TensorFlow 代码实现更多的功能。你也可以很轻松的实现 CNN 和 RNN,并且让它们运行在 CPU 或者 GPU 上面。 框架的“赢者”:Keras 是一个API,运行在别的深度学习框架上面。这个框架可以是 TensorFlow 或者 Theano。Microsoft 也计划让 ...
本教程的知识点为:深度学习介绍 1.1 深度学习与机器学习的区别 TensorFlow介绍 2.4 张量 2.4.1 张量(Tensor) 2.4.1.1 张量的类型 Te...