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人工智能技术
第4章 TensorFlow开发框架
实验指导手册
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第 PAGE 39页
前 言
内容描述
本实验指导书书共包2个实验:
实验一为TensorFlow基础,本实验会主要介绍TensorFlow 2 的基本语法。
实验二为TensorFlow 2的常用模块介绍,主要会介绍keras接口。
读者知识背景
本课程为华为认证基础课程,为了更好地掌握本书内容,阅读本书的读者应首先具备以下基本条件:
具有基本的Python知识背景,同时熟悉TensorFlow基本概念,了解基本Python编程知识。
目录
TOC \o 1-3 \h \z \u 前 言 1
内容描述 1
读者知识背景 1
1 TensorFlow2基础 3
1.1 实验介绍 3
1.1.1 关于本实验 3
1.1.2 实验目的 3
1.2 实验步骤 3
1.2.1 tensor介绍 3
1.2.2 TensorFlow2 Eager Execution模式 22
1.2.3 TensorFlow2 AutoGraph 24
2 TensorFlow 2常用模块介绍 26
2.1 实验介绍 26
2.2 实验目的 26
2.3 实验步骤 26
2.3.1 模型构建 26
2.3.2 训练与评估 32
2.3.3 模型保存与恢复 38
TensorFlow2基础
实验介绍
关于本实验
本实验主要是TensorFlow 2的张量操作,通过对张量的一系列操作介绍,可以使学员对TensorFlow 2的基本语法有所了解。,包括张量的创建、切片、索引、张量维度变化、张量的算术运算、张量排序中介绍TensorFlow 2的语法。
实验目的
掌握张量的创建方法。
掌握张量的切片与索引方法。
掌握张量维度变化的语法。
掌握张量的算术运算操作。
掌握张量的排序方法。
通过代码,深入了解Eager Execution和AutoGraph。
实验步骤
tensor介绍
TensorFlow中,tensor通常分为:常量tensor与变量tensor:
常量tensor定义后值和维度不可变,变量定义后值可变而维度不可变。
在神经网络中,变量tensor一般可作为储存权重和其他信息的矩阵,是可训练的数据类型。而常量tensor可作为储存超参数或其他结构信息的变量
创建tensor
创建常量tensor
常量tensor的创建方式比较多,常见的有一下几种方式:
tf.constant():创建常量tensor;
tf.zeros(), tf.zeros_like(), tf.ones(),tf.ones_like(): 创建全零或者全一的常量tensor;
tf.fill(): 创建自定义数值的tensor;
tf.random: 创建已知分布的tensor;
从numpy,list对象创建,再利用tf.convert_to_tensor转换为类型。
tf.constant()
tf.constant(value, dtype=None, shape=None, name=Const, verify_shape=False):
value:值;
dtype:数据类型;
shape:张量形状;
name:常量名称;
verify_shape:布尔值,用于验证值的形状,默认False。verify_shape为True的话表示检查value的形状与shape是否相符,如果不符会报错。
代码:
const_a = tf.constant([[1, 2, 3, 4]],shape=[2,2], dtype=tf.float32) # 创建2x2矩阵,值1,2,3,4
const_a
输出:
tf.Tensor: shape=(2, 2), dtype=float32, numpy=
array([[1., 2.],
[3., 4.]], dtype=float32)
代码:
#查看常见属性
print(常
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