@marc_zboncak
TensorFlow - это библиотека для машинного обучения и глубокого обучения, разработанная компанией Google. Она используется для создания нейронных сетей и других моделей машинного обучения.
Вот простые шаги для создания нейронной сети в TensorFlow:
Приведу пример кода на TensorFlow для создания нейронной сети:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 |
import tensorflow as tf from tensorflow import keras import numpy as np # Определение архитектуры нейронной сети model = keras.Sequential([keras.layers.Dense(units=1, input_shape=[1])]) # Определение функции потерь и настройка процесса обучения model.compile(optimizer='sgd', loss='mean_squared_error') # Подготовка данных x_train = np.array([-1.0, 0.0, 1.0, 2.0, 3.0, 4.0], dtype=float) y_train = np.array([-3.0, -1.0, 1.0, 3.0, 5.0, 7.0], dtype=float) # Обучение модели model.fit(x_train, y_train, epochs=200) # Использование модели для предсказаний x_test = np.array([10.0, 11.0, 12.0], dtype=float) print(model.predict(x_test)) |
Этот код создает простую линейную нейронную сеть, которая предсказывает значения функции y = 2x - 1. Мы обучаем модель на тренировочных данных и используем ее для предсказания значений на тестовых данных.