Autor: Zen y el arte de la programación informática
1. Introducción
TensorFlow es la biblioteca de aprendizaje automático de código abierto de Google, que se puede usar para capacitación, optimización y aplicación de modelos de aprendizaje profundo y aprendizaje automático. Este artículo le enseñará cómo usar TensorFlow para crear, entrenar, optimizar y aplicar modelos de aprendizaje profundo desde el nivel básico hasta el avanzado. Espero que leer este artículo pueda ayudar a los lectores a comprender mejor y aplicar TensorFlow para el aprendizaje profundo. Este artículo se basa en la versión TensorFlow 2.x, si su entorno no es esta versión, ajuste el código de manera adecuada.
En el siguiente contenido, explicaré los puntos de conocimiento relevantes de TensorFlow para practicar el verdadero conocimiento. Antes de comenzar, se supone que el lector tiene la capacidad básica de programación de Python, tiene cierta comprensión de la estructura de datos y las operaciones de matriz, y domina los conceptos básicos del álgebra lineal.
1. Preparación
Este artículo no hará demasiados requisitos sobre el entorno de Python del lector, puede elegir su propia computadora para los experimentos. Si el lector no tiene una GPU, considere instalar la versión de CPU de TensorFlow. Los lectores deben comprender cómo ejecutar secuencias de comandos de Python en la línea de comando, y también deben comprender algunos conocimientos básicos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo.
Instalar TensorFlow
Instale la versión TensorFlow 2.x a través de pip:
pip install tensorflow==2.*
conjunto de datos
En este artículo, realizaremos experimentos de ejemplo con el conjunto de datos MNIST de dígitos escritos a mano. MNIS