python tensorflow神经网络预训练代码

以下是一个基于TensorFlow的神经网络预训练代码的示例：

import tensorflow as tf

# 载入数据集
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

# 数据预处理
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

# 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.Dropout(0.2),
  tf.keras.layers.Dense(10)
])

# 定义损失函数
loss_fn = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True)

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss=loss_fn,
              metrics=['accuracy'])

# 预训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)

# 评估模型
model.evaluate(x_test, y_test, verbose=2)

这段代码使用了MNIST数据集预训练了一个简单的神经网络模型，其中包含一个输入层、一个隐藏层、一个输出层和一个dropout层。我们使用了Adam优化器和交叉熵损失函数进行模型训练，并在5个epochs后对模型进行了评估。