1. HelloWorldの
TFのようtensorflowインポート
NPとして輸入numpyの
tensorflowインポートkerasから
モデル= tf.keras.Sequential（[keras.layers.Dense（単位= 1、input_shape = [1]）]）
model.compile（オプティマイザ= 'SGD'、損失= 'mean_squared_error'）
XS = np.array（[ -1.0、0.0、1.0、2.0、3.0、4.0]、DTYPE =フロート）
YS = np.array（[ - 3.0、-1.0、1.0、3.0、5.0、7.0]、DTYPE =フロート）
model.fit（XS、 YS、エポック= 500）
、印刷（model.predict（[10.0]））
2.コールバック
TFのようtensorflowインポート
プリント（TF .__ version__）
クラスmyCallback（tf.keras.callbacks.Callback）：
DEF on_epoch_end（自己、エポック、ログ= {}）：
IF（logs.get（ '損失'）<0.4）：
印刷（ "\ nReached 60％の精度は非常にトレーニングをキャンセル！"）
self.model.stop_training = Trueの
コールバック= myCallback（）
mnist = tf.keras.datasets.fashion_mnist
（training_images、training_labels）、（test_images、test_labelsを）= mnist.load_data（ ）
training_images = training_images / 255.0
test_images =のtest_images / 255.0
モデル= tf.keras.models.Sequential（[
tf.keras.layers.Dense（512、活性= tf.nn.relu）、
tf.keras.layers.Dense（10 、活性化= tf.nn.softmax）
]）
model.compile（オプティマイザ= 'アダム、損失= 'sparse_categorical_crossentropy'）
model.fit（training_images、training_labels、エポック= 5、コールバック= [コールバック]）