TensorFlow中的自定义层与模型
【4月更文挑战第17天】本文介绍了如何在TensorFlow中创建自定义层和模型。自定义层通过继承`tf.keras.layers.Layer`，实现`__init__`, `build`和`call`方法。例如，一个简单的全连接层`CustomDenseLayer`示例展示了如何定义激活函数。自定义模型则继承自`tf.keras.Model`，在`__init__`中定义层，在`call`中实现前向传播。这两个功能使TensorFlow能应对特定需求和复杂网络结构，增强了其在深度学习应用中的灵活性。
TensorFlow入门指南：基础概念与安装
【4月更文挑战第17天】TensorFlow入门指南介绍了该流行深度学习框架的基础概念和安装步骤。核心概念包括张量（多维数组）、计算图（表示计算任务的图结构）、会话（执行环境）以及变量（存储模型参数）。安装TensorFlow可通过pip或conda，GPU支持需额外条件。安装成功后，通过Python验证版本即可开始使用。
TensorFlow实战：构建第一个神经网络模型
【4月更文挑战第17天】本文简要介绍了如何使用TensorFlow构建和训练一个简单的神经网络模型，解决手写数字识别问题。首先，确保安装了TensorFlow，然后了解神经网络基础、损失函数和优化器以及TensorFlow的基本使用。接着，通过导入TensorFlow、准备MNIST数据集、数据预处理、构建模型（使用Sequential API）、编译模型、训练和评估模型，展示了完整的流程。这个例子展示了TensorFlow在深度学习中的应用，为进一步探索复杂模型打下了基础。
NumPy与TensorFlow/PyTorch的集成实践
【4月更文挑战第17天】本文探讨了NumPy与主流深度学习框架TensorFlow和PyTorch的集成实践，阐述了它们如何通过便捷的数据转换提升开发效率和模型性能。在TensorFlow中，NumPy数组可轻松转为Tensor，反之亦然，便于原型设计和大规模训练。PyTorch的张量与NumPy数组在内存中共享，实现无缝转换。尽管集成带来了性能和内存管理的考量，但这种结合为机器学习流程提供了强大支持，促进了AI技术的发展。