tensorflow2.0构建基本人工神经网络

在 TensorFlow 2.0 中，构建基本的人工神经网络非常简单，可以遵循以下步骤：

1. 导入 TensorFlow 2.0 库

import tensorflow as tf

2. 构建模型

在 TensorFlow 2.0 中，可以使用 `tf.keras.Sequential()` 类来构建模型。该类表示一个线性的层次模型，可以通过在括号中添加层来构建模型。

model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(units=64, activation='relu', input_shape=(input_shape,)),
    tf.keras.layers.Dense(units=10, activation='softmax')
])

上面的代码创建了一个具有两个密集层的模型。第一层有 64 个神经元，使用 ReLU 激活函数，并且需要输入数据的形状。第二层有 10 个神经元，使用 Softmax 激活函数。

3. 编译模型

在 TensorFlow 2.0 中，可以使用 `model.compile()` 方法来编译模型。在编译模型时，需要选择优化器、损失函数和评估指标。

model.compile(optimizer='adam',
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

上面的代码选择 Adam 优化器，使用分类交叉熵损失函数，并且使用准确率评估指标。

4. 训练模型

在 TensorFlow 2.0 中，可以使用 `model.fit()` 方法来训练模型。在训练模型时，需要选择训练数据、批次大小、训练轮数和验证数据。

model.fit(x_train, y_train, batch_size=32, epochs=10, validation_data=(x_val, y_val))

上面的代码使用训练数据 `x_train` 和 `y_train` 训练模型，每个批次包含 32 个样本，训练轮数为 10 轮，并且使用验证数据 `x_val` 和 `y_val` 验证模型。

5. 评估模型

在 TensorFlow 2.0 中，可以使用 `model.evaluate()` 方法来评估模型。在评估模型时，需要选择测试数据。

model.evaluate(x_test, y_test)

上面的代码使用测试数据 `x_test` 和 `y_test` 评估模型。

以上就是构建基本人工神经网络的步骤。当然，在实际使用中，还需要进行数据预处理、调整超参数等操作。