TensorFlow 实用方法介绍.doc

1. 数据加载与预处理

TensorFlow 提供了多种数据加载和预处理的工具，如 tf.data.Dataset 模块。这个模块可以用

来加载和处理大规模的数据集，并提供了丰富的功能来进行数据转换、批处理、随机化等操

作。

import tensorflow as tf

# 创建数据集对象

dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((features, labels))

# 数据预处理操作

dataset = dataset.shuffle(buffer_size=1000)

tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu', input_shape=(input_dim,)),

tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')

])

# 编译模型

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

# 训练模型

model.fit(dataset, epochs=10)

3. 模型保存与加载

在训练完成后，可以使用 TensorFlow 将模型保存到磁盘上，并在需要时加载已保存的模型