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自己做一个购物网站西地那非能提高硬度吗

news 2025/7/17 15:47:55

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🤔 TensorFlow 简介

TensorFlow 是一个用来搭建和训练神经网络的 Python 工具包，谷歌开发的，专门用来搞人工智能的。

它可以帮你干这些事：

训练模型识别图片
搭建聊天机器人
做语音识别
进行预测、分类、翻译……

如果你想学 AI、深度学习，TensorFlow 就是你绕不开的框架之一。

😎 TensorFlow 的核心概念

🥱Tensor 概念

Tensor（张量）是 TensorFlow 名字的来源，它是：

一维张量 = 向量（比如 [1, 2, 3]）
二维张量 = 矩阵（比如 [[1,2],[3,4]]）
三维、四维…… = 多维数组

用 Python/Numpy 的话说就是：Tensor = 高维数组

TensorFlow 就是围绕 “Tensor 的流动” 来设计的：把 Tensor 放进图里，经过各种操作，最后输出结果。

🥱Graph概念

TensorFlow 早期版本是构建一个静态“计算图”：

每个操作（加减乘除、神经网络层）是一个“节点”
节点之间的数据（Tensor）是“边”

就像一个拼装好的电路板，数据流从输入进来，经过图中一系列变换，输出结果。

在 2.x 版本之后，TensorFlow 更偏向“动态图”（即时执行），类似 PyTorch，更灵活了。

🏋️ 安装 TensorFlow

pip install tensorflow

安装完之后你就可以在 Python 里导入：

import tensorflow as tf
print(tf.__version__)

🔍 示例 1：最简单的神经网络

我们用 TensorFlow 搭一个最基础的模型来识别手写数字（MNIST 数据集）

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models
from tensorflow.keras.datasets import mnist# 加载数据
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train = x_train / 255.0
x_test = x_test / 255.0# 建立模型
model = models.Sequential([layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),  # 把28x28图片拉平为784维向量layers.Dense(128, activation='relu'),  # 第一层，全连接，128个神经元layers.Dropout(0.2),                   # 丢弃层，防止过拟合layers.Dense(10, activation='softmax') # 输出层，10类
])# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',loss='sparse_categorical_crossentropy',metrics=['accuracy'])# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)# 测试模型
model.evaluate(x_test, y_test)

输出如下：

Epoch 1/5
60000/60000 [==============================] - 5s 83us/sample - loss: 0.3 - accuracy: 0.91
...

是不是很简单？几行代码就能搭建出一个基本的分类神经网络！

🔍 示例 2：自定义神经网络

我们自己写一个带两个隐藏层的网络：

model = tf.keras.Sequential()
model.add(layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(784,)))
model.add(layers.Dense(64, activation='relu'))
model.add(layers.Dense(10, activation='softmax'))

训练方法与上面完全一样。

🔍 示例 3：保存和加载模型

训练好了想保存：

model.save('my_model.h5')

下次直接加载：

model = tf.keras.models.load_model('my_model.h5')

🔍 示例 4：预测新数据

pred = model.predict(x_test[0:1])  # 对第一张图片做预测
print(pred)
print("预测结果：", tf.argmax(pred, axis=1).numpy())

🔍 示例 5：自定义训练循环

loss_fn = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy()
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam()for epoch in range(5):for i in range(len(x_train)):with tf.GradientTape() as tape:x = x_train[i:i+1]y = y_train[i:i+1]pred = model(x)loss = loss_fn(y, pred)grads = tape.gradient(loss, model.trainable_weights)optimizer.apply_gradients(zip(grads, model.trainable_weights))

😁优势总结

特性	描述
跨平台	可以在 CPU、GPU、以及TPU（AI）上运行
自动求导	计算导数超方便
可视化	TensorBoard 可以图形化训练过程
模型部署	TF Serving / Lite / JS 都支持
社区活跃	文档多、教程多、开源项目多