tensorflow模型结构

### TensorFlow 模型结构定义与组成

#### 构建神经网络结构图
TensorFlow 的模型构建过程通常被划分为两个主要阶段：定义并构建神经网络结构图以及执行该模型。在第一个阶段，开发者负责设计和配置计算图中的各个组件[^1]。

- **激活函数**：用于引入非线性因素到模型中，常见的有 ReLU、Sigmoid 和 Tanh 函数。

- **损失函数**：衡量预测值与真实标签之间的差异程度，如均方误差 (MSE) 或交叉熵损失等。

- **分类模型**：根据具体应用场景选择合适的架构，比如卷积神经网络(CNNs)，循环神经网络(RNNs) 等。

import tensorflow as tf

model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(784,)),
    tf.keras.layers.Dropout(0.5),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

这段代码展示了如何创建一个多层感知机(Multilayer Perceptron, MLP)[^4]。这里使用 `Sequential` 类来堆叠各层，并指定了每层的具体参数，包括单元数量(`units`)、激活函数(`activation`) 及其他超参设置。

#### 执行神经网络模型
一旦完成了上述图形化描述之后，则进入第二个阶段—实际运行所建立起来的计算流程。此过程中涉及到准备训练数据集、初始化权重以及其他必要的准备工作；最后借助于 Session 对象来进行前向传播(forward propagation) 和反向传播(backpropagation) 过程以完成一次完整的迭代更新周期。

然而，在 TensorFlow 2.x 版本里推荐采用更简洁高效的 Keras 接口替代传统的 session 方式：

# 编译模型
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(),
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=['accuracy'])

# 开始训练
history = model.fit(x_train, y_train,
                    epochs=5,
                    validation_data=(x_test, y_test))

此处展示了一个典型的编译和拟合操作序列，其中包含了优化器的选择 (`Adam`) ，目标函数设定 (`SparseCategoricalCrossentropy`) 以及评估指标 (`accuracy`) 。接着调用 fit 方法启动训练环节，传入相应的特征矩阵 x_train 和标签数组 y_train 即可。

#### 存储与加载模型
当希望保存已训练完毕后的模型以便后续重复利用时，可以通过 `.save()` 方法将其持久化至磁盘文件系统之中。对于复杂场景下的恢复需求而言，还可以单独提取出特定版本号对应的 checkpoint 文件作为备份依据[^3]。

# 保存整个模型为 SavedModel 格式
model.save('saved_model/my_model')

# 加载之前保存过的模型实例
new_model = tf.keras.models.load_model('saved_model/my_model')

以上就是关于 TensorFlow 模型结构定义及其组成部分的相关介绍。通过这种方式能够有效地组织起从零开始搭建直至最终部署上线的一整套工作流体系。