Πώς να χρησιμοποιήσετε το TensorFlow στην Python [Πλήρης Εκμάθηση]

Για να εγκαταστήσετε το TensorFlow, μπορείτε να χρησιμοποιήσετε το pip:

```

pip εγκατάσταση tensorflow

```

Βήμα 2:Εισαγωγή TensorFlow

Μόλις εγκατασταθεί το TensorFlow, μπορείτε να το εισαγάγετε στο σενάριο Python σας:

```

εισαγωγή tensorflow ως tf

```

Βήμα 3:Δημιουργήστε ένα γράφημα TensorFlow

Ένα γράφημα TensorFlow είναι μια συλλογή πράξεων που μπορούν να εκτελεστούν για να παραχθεί ένα αποτέλεσμα. Για να δημιουργήσετε ένα γράφημα, μπορείτε να χρησιμοποιήσετε τη συνάρτηση `tf.Graph()`:

```

graph =tf.Graph()

```

Βήμα 4:Προσθήκη λειτουργιών στο γράφημα

Για να προσθέσετε λειτουργίες στο γράφημα, μπορείτε να χρησιμοποιήσετε τις συναρτήσεις "tf.nn.conv2d()", "tf.nn.max_pool()" και "tf.nn.relu()". Για παράδειγμα, ο ακόλουθος κώδικας δημιουργεί ένα επίπεδο συνέλιξης ακολουθούμενο από ένα επίπεδο max-pooling και μια συνάρτηση ενεργοποίησης ReLU:

```

Δημιουργήστε το επίπεδο εισόδου

input_layer =tf.placeholder(tf.float32, shape=(Καμία, 28, 28, 1))

Δημιουργήστε το επίπεδο συνέλιξης

conv_layer =tf.nn.conv2d(input_layer, filter=32, strides=1, padding='SAME')

Δημιουργήστε το επίπεδο max-pooling

max_pool_layer =tf.nn.max_pool(conv_layer, ksize=[2, 2], strides=2, padding='SAME')

Δημιουργήστε τη λειτουργία ενεργοποίησης ReLU

relu_layer =tf.nn.relu(max_pool_layer)

```

Βήμα 5:Εκτελέστε το γράφημα

Για να εκτελέσετε το γράφημα, μπορείτε να χρησιμοποιήσετε τη συνάρτηση `tf.Session()`. Για παράδειγμα, ο παρακάτω κώδικας δημιουργεί μια περίοδο λειτουργίας και εκτελεί το γράφημα:

```

Δημιουργία συνεδρίας

συνεδρία =tf.Σύνοδος(γραφική παράσταση=γραφική παράσταση)

Εκτελέστε το γράφημα

session.run(relu_layer)

```

Βήμα 6:Κλείστε την περίοδο λειτουργίας

Όταν ολοκληρώσετε τη χρήση της συνεδρίας, θα πρέπει να την κλείσετε:

```

session.close()

```

Βήμα 7:Αποθηκεύστε το γράφημα

Για να αποθηκεύσετε το γράφημα, μπορείτε να χρησιμοποιήσετε τη συνάρτηση `tf.train.Saver()`. Για παράδειγμα, ο ακόλουθος κώδικας αποθηκεύει το γράφημα σε ένα αρχείο που ονομάζεται "model.ckpt":

```

Δημιουργία αποταμίευσης

saver =tf.train.Saver()

Αποθηκεύστε το γράφημα

saver.save(session, 'model.ckpt')

```

Βήμα 8:Επαναφέρετε το γράφημα

Για να επαναφέρετε το γράφημα, μπορείτε να χρησιμοποιήσετε τη συνάρτηση `tf.train.Saver()`. Για παράδειγμα, ο ακόλουθος κώδικας επαναφέρει το γράφημα από ένα αρχείο που ονομάζεται "model.ckpt":

```

Δημιουργία αποταμίευσης