TensorFlow 2 学习笔记：从基本函数到 Keras 应用

TensorFlow 2 学习笔记——从底层函数解析到 Keras 应用 TensorFlow 是一个开源的机器学习框架，由 Google 开发，广泛应用于深度学习和机器学习领域。TensorFlow 2 是 TensorFlow 的最新版本，具有许多新的功能和改进。 **TensorFlow 基本函数** TensorFlow 中有许多基本函数，用于对张量进行操作。这些函数包括： 1. `tf.cast`：强制 tensor 转换为指定的数据类型。 2. `tf.reduce_min`：计算张量维度上元素最小值。 3. `tf.reduce_max`：计算张量维度上元素最大值。 4. `tf.reduce_mean`：计算张量沿着指定维度的平均值。 5. `tf.reduce_sum`：计算张量沿着指定维度的和。 **axis 的理解** 在 TensorFlow 中，axis 是一个重要的概念。axis 代表了执行维度的方向。例如，在二维张量或数组中，可以通过 axis=0（或 1）控制执行维度。axis=0，代表按列，axis=1，代表了按行。如果不指定 axis，则所有元素参与计算。 **TensorFlow 中的数据类型** TensorFlow 中有多种数据类型，包括 int32、float64 等。在 TensorFlow 中，可以使用 `tf.cast` 函数将 tensor 转换为指定的数据类型。 **神经网络中的名词解释** 1. **学习率**：学习率是指神经网络中参数更新的速度。 2. **激活函数**：激活函数是指神经网络中将输入信号转换为输出信号的函数。 3. **损失函数**：损失函数是指神经网络中衡量预测值与真实值之间差异的函数。 4. **欠拟合**：欠拟合是指神经网络中的模型过于简单，无法捕捉到数据中的模式。 5. **过拟合**：过拟合是指神经网络中的模型过于复杂，捕捉到了数据中的噪音和随机波动。 **Keras 应用** Keras 是一个高级的神经网络 API，可以运行在 TensorFlow、CNTK 和 Theano 之上。Keras 提供了许多实用的函数和类，可以快速搭建神经网络。 1. **Sequential 模型**：Sequential 模型是 Keras 中的一种基本模型，可以将多个层叠加起来形成神经网络。 2. **Class 模型**：Class 模型是 Keras 中的一种高级模型，可以自定义神经网络的结构。 3. **卷积神经网络**：卷积神经网络是 Keras 中的一种特殊的神经网络模型，用于图像识别和计算机视觉任务。 **总结** TensorFlow 2 是一个功能强大且灵活的机器学习框架，具有许多新的功能和改进。通过本文，读者可以了解 TensorFlow 中的基本函数、axis 的理解、数据类型、神经网络中的名词解释和 Keras 应用。