Tensorflow學習筆記No 0

這裡更新一些學習tensorflow過程中可能用到的實用工具。

jupyter notebook 是乙個非常方便的python程式設計工具，支援視覺化，對於學習python而已非常的實用。

可以使用anaconda3進行安裝。

安裝了tensorflow的小夥伴應該都安裝過anaconda，這裡就不再介紹了，正常來說安裝anaconda時會一併安裝jupyter notebook的。

附上基本操作的介紹部落格：

在jupyter中輸入以下**

1

import
matplotlib.pyplot as plt
2 %matplotlib inline

以下面**為例：這是我自己定義的神經網路模型model，訓練後使用plt.plot()方法繪製出折線圖。

1 model.compile(optimizer = '

adam',
2 loss = '
sparse_categorical_crossentropy',
3 metrics = ['
acc']4
)56 step_per_epochs = train_image.shape[0] // 64
78 history = model.fit(ds_train, epochs = 5, steps_per_epoch =step_per_epochs,
9 validation_data = ds_test, validation_steps = 10000 // 6410)
1112 plt.plot(history.epoch, history.history.get('
acc'), label = '
acc'
)13 plt.plot(history.epoch, history.history.get('
val_acc
'), label = '
val_acc')
14 plt.legend()

plt.plot()中，前兩個引數分別為影象的x, y軸資料，label是該圖線的標籤。

plt.legend()是將上面兩條圖線合併變成一副影象顯出來。

這樣我們就可以直觀的看到訓練過程中正確率的變化，判斷模型是否欠擬合或者過擬合。

kaggle是乙個比較著名的深度學習的學習與競賽平台，上面有許多的深度學習資料。

可以使用kaggle的notebook來編寫程式，並且可以在kaggle提供的gpu上訓練網路模型。

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