slim.create_global_step()改成keras

在 Keras 中，我们可以使用 Keras 自带的 `Adam` 优化器和 `SparseCategoricalCrossentropy` 损失函数来构建一个和 `slim.create_global_step()` 等价的模型：

import tensorflow as tf

# 定义模型
model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
    tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(10)
])

# 定义优化器和损失函数
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam()
loss_object = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True)

# 定义评估指标
train_loss = tf.keras.metrics.Mean(name='train_loss')
train_accuracy = tf.keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy(name='train_accuracy')

# 定义训练循环
@tf.function
def train_step(images, labels):
    with tf.GradientTape() as tape:
        # 前向传播
        predictions = model(images)
        # 计算损失
        loss = loss_object(labels, predictions)
    # 计算梯度
    gradients = tape.gradient(loss, model.trainable_variables)
    # 更新模型参数
    optimizer.apply_gradients(zip(gradients, model.trainable_variables))
    # 更新评估指标
    train_loss(loss)
    train_accuracy(labels, predictions)

# 定义数据集
train_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_train, y_train)).shuffle(10000).batch(32)

# 定义训练过程
for epoch in range(10):
    # 迭代数据集
    for images, labels in train_dataset:
        # 执行训练步骤
        train_step(images, labels)
    # 输出训练结果
    template = 'Epoch {}, Loss: {}, Accuracy: {}'
    print(template.format(epoch + 1, train_loss.result(), train_accuracy.result() * 100))
    # 重置评估指标
    train_loss.reset_states()
    train_accuracy.reset_states()

在该实现中，我们创建了一个 Keras 的 `Sequential` 模型，将其用于训练手写数字识别。我们使用了 Keras 自带的 `Adam` 优化器和 `SparseCategoricalCrossentropy` 损失函数来进行训练，并统计了训练过程中的损失和准确率。在训练过程中，我们使用 `@tf.function` 来应用 TensorFlow 的 Autograph 技术，加速训练的过程。

Keras 的训练过程同样是基于迭代器 `train_dataset` 的，我们在每个epoch中处理每个batch，然后执行 `train_step` 函数来更新模型权重和评估指标。最后我们计算并打印出训练结果。