TensorFlow模块简介

TensorFLow框架内构建了很多高层次的API,可以显著减少编写程序的代码量,其中包含众多网络结构相关函数和数据载入、数据处理的方法。

tf.data.Dataset

tf.data.Dataset是TensorFlow内置的数据输入模块,提供了专门用于数据输入的多种方法,可以高效地实现数据载入、数据增强和数据随机乱序等功能。例如,最简单的数据载入方法就是从列表中载入张量数据。

在虚拟环境的命令行中输入python,打开交互命令行,使用import tensorflow as tf 导入tensorFlow包,然后执行 tf.enable_eager_execution()方法开启TensorFlow的动态图模式,使用方法将列表[1,2,3]按第一个维度转换为张量Tensor,代码和运行结果如下图所示:

python 复制代码
import tensorflow as tf
tf.enable_eager_execution()
dataset=tf.data.Dataset.from_tensor_slices([1,2,3])
for element in dataset:
	print(element)

tf.layers

tf.layers是TensorFlow内置的构建神经网络的模块,在TensorFlow2.x中被移除,其中封装了很多底层的函数和基本的神经网络结构,在熟悉TensorFlow底层后可以直接使用tf.layers提供的高级API实现各种复杂的建模任务,能够省去大量的代码。

Keras

Keras库是最常用的TensorFlow高级核心API,隐藏了数据流和底层结构的很多细节,其库中具有大量可直接使用的神经网络结构和常用模块。Keras的代码完全由Python编写,在使用TensorFlow作为其后端时,较好地兼容了TensorFLow底层的各种库函数和核心模块。对于常见的神经网络层,Keras均实现了完美的封装,简单易用,特别适合初学者构建深度学习模型。

1、导入库

python 复制代码
from tensorflow.keras import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense,Dropout,Flatten,Conv2D,MaxPooling2D

2、序列构建神经网络模型

python 复制代码
#构建模型
model=Sequential()
#序列加入卷积层
model.add(Conv2D(...))
#序列加入池化层
model.add(MaxPooling2D(...))
#序列加入全连接层
model.add(Dense(...))
#序列加入随机失活
model.add(Dropout(...))
相关推荐
gaosushexiangji44 分钟前
利用sCMOS科学相机测量激光散射强度
大数据·人工智能·数码相机·计算机视觉
ai小鬼头2 小时前
AIStarter新版重磅来袭!永久订阅限时福利抢先看
人工智能·开源·github
说私域2 小时前
从品牌附庸到自我表达:定制开发开源AI智能名片S2B2C商城小程序赋能下的营销变革
人工智能·小程序
飞哥数智坊3 小时前
新版定价不够用,Cursor如何退回旧版定价
人工智能·cursor
12点一刻3 小时前
搭建自动化工作流:探寻解放双手的有效方案(2)
运维·人工智能·自动化·deepseek
未来之窗软件服务3 小时前
东方仙盟AI数据中间件使用教程:开启数据交互与自动化应用新时代——仙盟创梦IDE
运维·人工智能·自动化·仙盟创梦ide·东方仙盟·阿雪技术观
chao_7893 小时前
二分查找篇——搜索旋转排序数组【LeetCode】一次二分查找
数据结构·python·算法·leetcode·二分查找
烛阴4 小时前
Python装饰器解除:如何让被装饰的函数重获自由?
前端·python
JNU freshman4 小时前
计算机视觉速成 之 概述
人工智能·计算机视觉
noravinsc4 小时前
django 一个表中包括id和parentid,如何通过parentid找到全部父爷id
python·django·sqlite