@tf.function def train_step(images, labels): with tf.GradientTape() as tape: # 计算模型预测结果和损失函数值 predictions = model(images, training=True) loss = loss_object(labels, predictions) # 计算梯度并优化模型参数 gradients = tape.gradient(loss, model.trainable_variables) optimizer.apply_gradients(zip(gradients, model.trainable_variables)) # 更新训练过程中的度量指标 train_loss(loss) train_accuracy(labels, predictions) @tf.function def test_step(images, labels): # 计算模型预测结果和损失函数值 predictions = model(images, training=False) t_loss = loss_object(labels, predictions) # 更新测试过程中的度量指标 test_loss(t_loss) test_accuracy(labels, predictions)

这段代码是用 TensorFlow 实现的一个简单的训练和测试过程。其中 train_step 函数实现了训练过程中的前向传播、反向传播和参数更新，同时更新了训练过程中的度量指标，如损失函数和准确率等。test_step 函数实现了测试过程中的前向传播和度量指标更新。这两个函数都使用了 @tf.function 装饰器，将它们编译成 TensorFlow 计算图以提高执行效率。这段代码还用到了 TensorFlow 提供的优化器和损失函数。