使用 TensorFlow 的 Keras API 构建流程图

首先，需要安装 TensorFlow 库。可以使用以下命令：

pip install tensorflow

接下来，导入 TensorFlow 和 Keras 库：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

然后，定义模型架构。这可以通过以下方式完成：

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

这个模型包含两个密集层，第一个具有 64 个神经元和 ReLU 激活函数，第二个是输出层，具有 10 个神经元和 softmax 激活函数。

接下来，需要编译模型。这可以通过以下方式完成：

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

这个模型使用 Adam 优化器、稀疏分类交叉熵损失函数和准确率作为评估指标。

最后，训练模型。这可以通过以下方式完成：

model.fit(train_images, train_labels, epochs=5)

这个模型使用训练数据 `train_images` 和 `train_labels` 进行 5 个时期的训练。