TensorFlow es una plataforma de código abierto integral para el aprendizaje automático
TensorFlow facilita a principiantes y expertos la creación de modelos de aprendizaje automático. Consulte las secciones a continuación para comenzar.
Para principiantes
El mejor lugar para comenzar es con la API secuencial fácil de usar. Puede crear modelos conectando bloques de construcción. Ejecute el ejemplo "Hello World" a continuación, luego visite los tutoriales para obtener más información.
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import tensorflow as tf
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
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'])
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)
model.evaluate(x_test, y_test)
Para expertos
La API de subclases proporciona una interfaz definida por ejecución para la investigación avanzada. Cree una clase para su modelo, luego escriba el pase hacia adelante de manera imperativa. Cree fácilmente capas personalizadas, activaciones y bucles de entrenamiento. Ejecute el ejemplo "Hello World" a continuación, luego visite los tutoriales para obtener más información.
class MyModel(tf.keras.Model):
def __init__(self):
super(MyModel, self).__init__()
self.conv1 = Conv2D(32, 3, activation='relu')
self.flatten = Flatten()
self.d1 = Dense(128, activation='relu')
self.d2 = Dense(10, activation='softmax')
def call(self, x):
x = self.conv1(x)
x = self.flatten(x)
x = self.d1(x)
return self.d2(x)
model = MyModel()
with tf.GradientTape() as tape:
logits = model(images)
loss_value = loss(logits, labels)
grads = tape.gradient(loss_value, model.trainable_variables)
optimizer.apply_gradients(zip(grads, model.trainable_variables))
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