Нейронные сети с использованием библиотеки TensorFlow: основы и примеры кода

Нейронные сети с использованием библиотеки TensorFlow: основы и примеры кода

Нейронные сети - это мощный инструмент машинного обучения, способный решать разнообразные задачи, от распознавания образов до прогнозирования временных рядов. Одной из самых популярных библиотек для создания нейронных сетей является TensorFlow, разработанная компанией Google. Давайте рассмотрим основы создания нейронных сетей с использованием TensorFlow и рассмотрим несколько примеров кода. 🧠📊

Основы нейронных сетей: Нейронные сети состоят из нейронов, объединенных в слои. Входные данные проходят через эти слои, подвергаясь преобразованиям, пока не достигнут выходного слоя. TensorFlow позволяет создавать различные типы нейронных сетей, включая сверточные, рекуррентные и полносвязанные.

Примеры кода:

1. Создание простой нейронной сети:

   import tensorflow as tf
   model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(10,)),
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(1)
   ])

2. Обучение нейронной сети:

   model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(0.01),
              loss='mean_squared_error',
              metrics=['mae'])
   model.fit(data, labels, epochs=10, batch_size=32)

3. Использование предобученной модели:

   base_model = tf.keras.applications.MobileNetV2(weights='imagenet', include_top=False)

Теперь, когда вы познакомились с основами и примерами кода, вы можете начать создавать и обучать свои собственные нейронные сети с помощью TensorFlow. 🚀

Создана 14.11.2023