Um TensorFlow zu installieren, können Sie pip verwenden:

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pip Tensorflow installieren

„

Schritt 2:TensorFlow importieren

Sobald TensorFlow installiert ist, können Sie es in Ihr Python-Skript importieren:

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Tensorflow als tf importieren

„

Schritt 3:Erstellen Sie ein TensorFlow-Diagramm

Ein TensorFlow-Diagramm ist eine Sammlung von Operationen, die ausgeführt werden können, um ein Ergebnis zu erzeugen. Um ein Diagramm zu erstellen, können Sie die Funktion „tf.Graph()“ verwenden:

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graph =tf.Graph()

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Schritt 4:Operationen zum Diagramm hinzufügen

Um Operationen zum Diagramm hinzuzufügen, können Sie die Funktionen „tf.nn.conv2d()“, „tf.nn.max_pool()“ und „tf.nn.relu()“ verwenden. Der folgende Code erstellt beispielsweise eine Faltungsschicht, gefolgt von einer Max-Pooling-Schicht und einer ReLU-Aktivierungsfunktion:

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Erstellen Sie die Eingabeebene

input_layer =tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 28, 28, 1))

Erstellen Sie die Faltungsschicht

conv_layer =tf.nn.conv2d(input_layer, filter=32, strides=1, padding='SAME')

Erstellen Sie die Max-Pooling-Ebene

max_pool_layer =tf.nn.max_pool(conv_layer, ksize=[2, 2], strides=2, padding='SAME')

Erstellen Sie die ReLU-Aktivierungsfunktion

relu_layer =tf.nn.relu(max_pool_layer)

„

Schritt 5:Ausführen des Diagramms

Um das Diagramm auszuführen, können Sie die Funktion „tf.Session()“ verwenden. Der folgende Code erstellt beispielsweise eine Sitzung und führt das Diagramm aus:

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Erstellen Sie eine Sitzung

session =tf.Session(graph=graph)

Führen Sie das Diagramm aus

session.run(relu_layer)

„

Schritt 6:Schließen Sie die Sitzung

Wenn Sie mit der Verwendung der Sitzung fertig sind, sollten Sie sie schließen:

„

session.close()

„

Schritt 7:Speichern Sie das Diagramm

Um das Diagramm zu speichern, können Sie die Funktion „tf.train.Saver()“ verwenden. Der folgende Code speichert beispielsweise das Diagramm in einer Datei namens „model.ckpt“:

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Erstellen Sie einen Sparer

saver =tf.train.Saver()

Speichern Sie das Diagramm

saver.save(session, 'model.ckpt')

„

Schritt 8:Diagramm wiederherstellen

Um das Diagramm wiederherzustellen, können Sie die Funktion „tf.train.Saver()“ verwenden. Der folgende Code stellt beispielsweise das Diagramm aus einer Datei namens „model.ckpt“ wieder her:

„

Erstellen Sie einen Sparer