tensorflow2.0神经网络python代码

TensorFlow 2.0是一个流行的开源深度学习框架，用于构建、训练和部署机器学习模型。以下是使用Python创建简单神经网络的一个基本例子：

import tensorflow as tf

# 创建一个简单的线性模型作为神经网络的基础
class SimpleModel(tf.keras.Model):
    def __init__(self, input_units, output_units):
        super(SimpleModel, self).__init__()
        self.fc = tf.keras.layers.Dense(output_units)

    def call(self, inputs):
        return self.fc(inputs)

# 定义输入层大小和输出层大小
input_shape = (None, 784)  # 假设输入是28x28像素的图像
output_units = 10  # 对于MNIST数据集有10个类别

# 创建模型实例
model = SimpleModel(input_shape, output_units)

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

# 假设我们有一个占位符变量用于输入数据
inputs = tf.keras.Input(shape=input_shape)
outputs = model(inputs)

# 创建完整的模型（包含输入）
model = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)

# 使用假数据训练模型（这里省略了实际的数据加载和训练过程）
# model.fit(x_train, y_train, epochs=5)

这个示例展示了如何使用Keras API在TensorFlow 2.0中定义一个简单的全连接神经网络。`tf.keras`库提供了一种简洁的方式来搭建、训练和评估模型。