1. 初学者入门 TensorFlow 2.0(tensorflow2.0官方教程翻译)

初学者入门 TensorFlow 2.0(tensorflow2.0官方教程翻译)

安装命令:

pip install tensorflow-gpu==2.0.0-alpha0

要开始,请将TensorFlow库导入您的程序:

from __future__ import absolute_import, division, print_function, unicode_literals
import tensorflow as tf

加载并准备MNIST数据集,将样本从整数转换为浮点数:

mnist = tf.keras.datasets.mnist

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

通过堆叠图层构建tf.keras.Sequential模型。选择用于训练的优化器和损失函数:

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')
])

model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

训练和评估模型:

model.fit(x_train, y_train, epochs=5)

model.evaluate(x_test, y_test)

现在,图像分类器在该数据集上的准确度达到约98%。 要了解更多信息,请阅读TensorFlow教程.。

最新版本:https://www.mashangxue123.com/tensorflow/tf2-tutorials-quickstart-beginner.html
英文版本:https://tensorflow.google.cn/beta/tutorials/quickstart/beginner
翻译建议PR:https://github.com/mashangxue/tensorflow2-zh/edit/master/r2/tutorials/quickstart/beginner.md


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