【Python】TensorFlow介绍与实战
TensorFlow介绍与使用
1. 前言
在人工智能领域的快速发展中,深度学习框架的选择至关重要。TensorFlow 以其灵活性和强大的社区支持,成为了许多研究者和开发者的首选。本文将进一步扩展对 TensorFlow 的介绍,包括其优势、应用场景以及在最新版本中的新特性,旨在为读者提供一个全面的学习指南。
2. TensorFlow简介
2.1 TensorFlow的优势
- 社区支持:TensorFlow 拥有庞大的开发者社区,提供了丰富的学习资源和问题解决方案。
- 灵活性:TensorFlow 支持多种编程语言,便于在不同平台上部署模型。
- 可扩展性:TensorFlow 可以轻松处理大规模的数据集,并且支持分布式计算。
2.2 TensorFlow的应用场景
- 图像识别:在图像分类、目标检测等任务中表现出色。
- 语音识别:用于构建语音识别系统和语音合成模型。
- 自然语言处理:用于机器翻译、情感分析等任务。
2.3 TensorFlow的最新特性
- TensorFlow 2.x:引入了 Eager Execution 模式,使得操作更加直观和易于调试。
- Keras集成:TensorFlow 2.x 将 Keras 作为高级 API,简化了模型构建过程。
3. TensorFlow安装与配置
3.1 安装TensorFlow
首先,确保你的计算机上已安装 Python。然后,使用pip命令安装TensorFlow:
pip install tensorflow -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
3.2 验证安装
安装完成后,打开Python终端,输入以下代码验证TensorFlow是否安装成功:
import tensorflow as tf
print(tf.__version__)
如果输出TensorFlow的版本号,说明安装成功。
3.3 安装TensorFlow的 GPU 版本
对于 GPU 支持,可以使用以下命令安装 TensorFlow 的 GPU 版本:
pip install tensorflow-gpu -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
3.4 验证GPU支持
安装完成后,可以通过以下代码验证 TensorFlow 是否能够识别 GPU:
import tensorflow as tf
print("Num GPUs Available: ", len(tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')))
如果输出 GPU 的数量,说明 TensorFlow 已经成功配置了 GPU 支持。
4. TensorFlow基本使用
4.1 张量(Tensor)的更多操作
除了创建张量,我们还可以对张量进行各种操作,如下所示:
# 创建张量
tensor1 = tf.constant([[1, 2], [3, 4]])
tensor2 = tf.constant([[5, 6], [7, 8]])
# 张量相加
add = tf.add(tensor1, tensor2)
# 张量乘法
multiply = tf.matmul(tensor1, tensor2)
print("Addition:", add)
print("Multiplication:", multiply)
4.2 计算图的更多操作
计算图可以包含更复杂的操作,例如:
# 创建计算图
a = tf.constant(5)
b = tf.constant(6)
c = tf.constant(7)
# 复杂操作
d = tf.add(a, b)
e = tf.multiply(d, c)
# 执行计算图
with tf.Session() as sess:result = sess.run(e)print(result)
5. TensorFlow使用步骤
5.1 准备数据
在实战中,我们通常使用真实的数据集。以下是如何使用 TensorFlow Dataset API 加载数据的示例:
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
5.2 定义模型
下面是一个使用TensorFlow构建深度神经网络的示例:
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'])
5.3 训练模型
使用以下代码训练模型:
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)
# 评估模型
model.evaluate(x_test, y_test)
5.4 保存和加载模型
# 保存模型
model.save('my_model.h5')
# 加载模型
loaded_model = tf.keras.models.load_model('my_model.h5')
6. TensorFlow实战:卷积神经网络
以下是一个使用 TensorFlow 库构建的简单卷积神经网络(CNN)项目,用于手写数字识别。该项目使用MNIST
数据集,该数据集包含了 0到9 的手写数字的灰度图像。以下是完整的示例代码,包含了注释:
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import datasets, layers, models
import numpy as np# 加载MNIST数据集
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = datasets.mnist.load_data()
# 标准化图像数据
train_images = train_images.reshape((60000, 28, 28, 1)).astype('float32') / 255
test_images = test_images.reshape((10000, 28, 28, 1)).astype('float32') / 255# 将标签转换为one-hot编码
train_labels = tf.keras.utils.to_categorical(train_labels)
test_labels = tf.keras.utils.to_categorical(test_labels)# 构建卷积神经网络模型
model = models.Sequential()
# 第一层卷积,使用32个3x3的卷积核,激活函数为ReLU
model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
# 池化层,使用2x2的池化窗口
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))# 第二层卷积,使用64个3x3的卷积核,激活函数为ReLU
model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
# 第二个池化层,使用2x2的池化窗口model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
# 第三层卷积,使用64个3x3的卷积核,激活函数为ReLU
model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
# 展平特征图,为全连接层做准备
model.add(layers.Flatten())
# 全连接层,使用64个神经元,激活函数为ReLU
model.add(layers.Dense(64, activation='relu'))
# 输出层,使用10个神经元,对应10个类别,激活函数为softmax
model.add(layers.Dense(10, activation='softmax'))# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',loss='categorical_crossentropy',metrics=['accuracy'])
# 训练模型
model.fit(train_images, train_labels, epochs=5, batch_size=64)
# 评估模型
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels)
print(f'测试准确率: {test_acc:.4f}')# 使用模型进行预测
predictions = model.predict(test_images)
# 获取预测结果
predicted_labels = np.argmax(predictions, axis=1)
true_labels = np.argmax(test_labels, axis=1)# 打印前10个预测结果和真实标签
for i in range(10):print(f'预测结果: {predicted_labels[i]}, 真实标签: {true_labels[i]}')
这个项目首先加载了MNIST
数据集,并对图像数据进行了标准化处理。然后,构建了一个包含卷积层、池化层和全连接层的卷积神经网络。最后,对模型进行了编译、训练和评估,并使用模型进行了预测。
7. 总结
通过本文的介绍,我们不仅了解了TensorFlow
的基本概念和安装方法,还通过线性回归和卷积神经网络的实例,深入探讨了 TensorFlow 的使用技巧。TensorFlow 的强大功能和灵活性使其成为深度学习领域的重要工具。随着技术的不断进步,TensorFlow 也在不断更新和优化,为开发者提供了更多的可能性。未来,我们可以期待TensorFlow在更多领域中的应用,以及它将如何推动人工智能技术的发展。对于想要深入学习 TensorFlow 的读者,建议继续探索官方文档、参加线上课程和加入开发者社区,以不断提升自己的技能。
相关文章:
【Python】TensorFlow介绍与实战
TensorFlow介绍与使用 1. 前言 在人工智能领域的快速发展中,深度学习框架的选择至关重要。TensorFlow 以其灵活性和强大的社区支持,成为了许多研究者和开发者的首选。本文将进一步扩展对 TensorFlow 的介绍,包括其优势、应用场景以及在最新…...

第100+16步 ChatGPT学习:R实现Xgboost分类
基于R 4.2.2版本演示 一、写在前面 有不少大佬问做机器学习分类能不能用R语言,不想学Python咯。 答曰:可!用GPT或者Kimi转一下就得了呗。 加上最近也没啥内容写了,就帮各位搬运一下吧。 二、R代码实现Xgboost分类 (…...

【操作系统】定时器(Timer)的实现
这里写目录标题 定时器一、定时器是什么二、标准库中的定时器三、实现定时器 定时器 一、定时器是什么 定时器也是软件开发中的⼀个重要组件.类似于⼀个"闹钟".达到⼀个设定的时间之后,就执行某个指定 好的代码. 定时器是⼀种实际开发中⾮常常用的组件. ⽐如⽹络通…...

鸿蒙Navigation路由能力汇总
基本使用步骤: 1、新增配置文件router_map: 2、在moudle.json5中添加刚才新增的router_map配置: 3、使用方法: 属性汇总: https://developer.huawei.com/consumer/cn/doc/harmonyos-references/ts-basic-compone…...

1:1公有云能力整体输出,腾讯云“七剑”下云端
【全球云观察 | 科技热点关注】 曾几何时,云计算技术的兴起,为千行万业的数字化创新带来了诸多新机遇,同时也催生了新产业新业态新模式,激发出高质量发展的科技新动能。很显然,如今的云创新已成为高质量发…...

【iOS】APP仿写——网易云音乐
网易云音乐 启动页发现定时器控制轮播图UIButtonConfiguration 发现换头像 我的总结 启动页 这里我的启动页是使用Xcode自带的启动功能,将图片放置在LaunchScreen中即可。这里也可以通过定时器控制,来实现启动的效果 效果图: 这里放一篇大…...

react 快速入门思维导图
在掌握了react中一下的几个步骤和语法,基本上就可以熟练的使用react了。 1、组件的使用。react创建组件主要是类组件和函数式组件,类组件有生命周期,而函数式组件没有。 2、jsx语法。react主要使用jsx语法,需要使用babel和webpa…...

微软研究人员为电子表格应用开发了专用人工智能LLM
微软的 Copilot 生成式人工智能助手现已成为该公司许多软件应用程序的一部分。其中包括 Excel 电子表格应用程序,用户可以在其中输入文本提示来帮助处理某些选项。微软的一组研究人员一直在研究一种新的人工智能大型语言模型,这种模型是专门为 Excel、Go…...

[算法题]两个链表的第一个公共结点
题目链接: 两个链表的第一个公共结点 图示: 两个链表如果长度一致, 那么两人同时一人走一步, 如果存在公共结点, 迟早会相遇, 但是如果长度不一致单存在公共结点, 两人同时一人走一步不会相遇, 此时定义两个变量, node1 和 node2, 这两个变量分别从 x1 和 x2 开始走, 当其走完…...

MySQL事务管理(上)
目录 前言 CURD不加控制,会有什么问题? CURD满足什么属性,能解决上述问题? 事务 什么是事务? 为什么会出现事务 事务的版本支持 事务提交方式 查看事务提交方式 改变 MySQL 的自动提交模式: 事务常见操作方式 前…...

HTML2048小游戏
源代码在效果图后面 效果图 源代码 <!DOCTYPE html> <html lang"zh-CN"><head><meta charset"UTF-8"><meta name"viewport" content"widthdevice-width, initial-scale1.0"><title>2048 Game&l…...

为 android编译 luajit库、 交叉编译
时间:20200719 本机环境:iMac2017 macOS11.4 参考: 官方的文档:Use the NDK with other build systems 写在前边:交叉编译跟普通编译类似,无非是利用特殊的编译器、链接器生成动态或静态库; make 本质上是按照 Make…...
【音视频】音频重采样
文章目录 前言音频重采样的基本概念音频重采样的原因1. 设备兼容性2. 文件大小和带宽3. 音质优化4. 标准化和规范5. 多媒体同步6. 降低处理负载重采样的注意事项 总结 前言 音频重采样是指将音频文件的采样率转换成另一种采样率的过程。这在音频处理和传输中是一个常见且重要的…...

卷积神经网络学习问题总结
问题一: 深度学习中的损失函数和应用场景 回归任务: 均方误差函数(MSE)适用于回归任务,如预测房价、预测股票价格等。 import torch.nn as nn loss_fn nn.MSELoss() 分类任务: 交叉熵损失函数&…...

嵌入式面试总结
C语言中struct和union的区别 struct和union都是常见的复合结构。 结构体和联合体虽然都是由多个不同的数据类型成员组成的,但不同之处在于联合体中所有成员共用一块地址空间,即联合体只存放了一个被选中的成员,结构体中所有成员占用空间是累…...

超简单安装指定版本的clickhouse
超简单安装指定版本的clickhouse 命令执行shell脚本 idea连接 命令执行 参考官网 # 下载脚本 wget https://raw.githubusercontent.com/183461750/doc-record/d988dced891d70b23c153a3bbfecee67902a3757/middleware/data/clickhouse/clickhouse-install.sh # 执行安装脚本(中…...
FlowUs横向对比几款笔记应用的优势所在
FlowUs作为一个本土化的生产力工具,在中国市场的环境下相对于Notion有其独特的优势,尤其是在稳定性和模板适应性方面。 尽管Notion在笔记和生产力工具领域享有极高的声誉,拥有着诸多创新功能和强大的生态系统,但它并不一定适合每…...
收银系统源码-千呼新零售收银视频介绍
千呼新零售2.0系统是零售行业连锁店一体化收银系统,包括线下收银线上商城连锁店管理ERP管理商品管理供应商管理会员营销等功能为一体,线上线下数据全部打通。 适用于商超、便利店、水果、生鲜、母婴、服装、零食、百货、宠物等连锁店使用。 详细介绍请…...

从Catalog说到拜义父-《分析模式》漫谈11
DDD领域驱动设计批评文集 做强化自测题获得“软件方法建模师”称号 《软件方法》各章合集 “Analysis Patterns”的Preface(前言)有这么一句: This book is thus a catalog, rather than a book to be read from cover to cover. 2004&am…...
Qt判定鼠标是否在该多边形的线条上
要判断鼠标是否在由QPainterPath或一系列QPointF点定义的多边形的线条上,你可以使用以下步骤: 获取鼠标当前位置:在鼠标事件中,使用QMouseEvent的pos()方法获取鼠标的当前位置。 检查点与线段的距离:遍历多边形的每条…...

stm32G473的flash模式是单bank还是双bank?
今天突然有人stm32G473的flash模式是单bank还是双bank?由于时间太久,我真忘记了。搜搜发现,还真有人和我一样。见下面的链接:https://shequ.stmicroelectronics.cn/forum.php?modviewthread&tid644563 根据STM32G4系列参考手…...
进程地址空间(比特课总结)
一、进程地址空间 1. 环境变量 1 )⽤户级环境变量与系统级环境变量 全局属性:环境变量具有全局属性,会被⼦进程继承。例如当bash启动⼦进程时,环 境变量会⾃动传递给⼦进程。 本地变量限制:本地变量只在当前进程(ba…...

以下是对华为 HarmonyOS NETX 5属性动画(ArkTS)文档的结构化整理,通过层级标题、表格和代码块提升可读性:
一、属性动画概述NETX 作用:实现组件通用属性的渐变过渡效果,提升用户体验。支持属性:width、height、backgroundColor、opacity、scale、rotate、translate等。注意事项: 布局类属性(如宽高)变化时&#…...

云启出海,智联未来|阿里云网络「企业出海」系列客户沙龙上海站圆满落地
借阿里云中企出海大会的东风,以**「云启出海,智联未来|打造安全可靠的出海云网络引擎」为主题的阿里云企业出海客户沙龙云网络&安全专场于5.28日下午在上海顺利举办,现场吸引了来自携程、小红书、米哈游、哔哩哔哩、波克城市、…...
基础测试工具使用经验
背景 vtune,perf, nsight system等基础测试工具,都是用过的,但是没有记录,都逐渐忘了。所以写这篇博客总结记录一下,只要以后发现新的用法,就记得来编辑补充一下 perf 比较基础的用法: 先改这…...

ETLCloud可能遇到的问题有哪些?常见坑位解析
数据集成平台ETLCloud,主要用于支持数据的抽取(Extract)、转换(Transform)和加载(Load)过程。提供了一个简洁直观的界面,以便用户可以在不同的数据源之间轻松地进行数据迁移和转换。…...

SpringTask-03.入门案例
一.入门案例 启动类: package com.sky;import lombok.extern.slf4j.Slf4j; import org.springframework.boot.SpringApplication; import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication; import org.springframework.cache.annotation.EnableCach…...

GC1808高性能24位立体声音频ADC芯片解析
1. 芯片概述 GC1808是一款24位立体声音频模数转换器(ADC),支持8kHz~96kHz采样率,集成Δ-Σ调制器、数字抗混叠滤波器和高通滤波器,适用于高保真音频采集场景。 2. 核心特性 高精度:24位分辨率,…...

html css js网页制作成品——HTML+CSS榴莲商城网页设计(4页)附源码
目录 一、👨🎓网站题目 二、✍️网站描述 三、📚网站介绍 四、🌐网站效果 五、🪓 代码实现 🧱HTML 六、🥇 如何让学习不再盲目 七、🎁更多干货 一、👨…...

day36-多路IO复用
一、基本概念 (服务器多客户端模型) 定义:单线程或单进程同时监测若干个文件描述符是否可以执行IO操作的能力 作用:应用程序通常需要处理来自多条事件流中的事件,比如我现在用的电脑,需要同时处理键盘鼠标…...