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针对专业人员的 TensorFlow 2.0 入门

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这是一个笔记本（notebook）文件。Python 程序直接在浏览器中运行——这是一种学习和使用 Tensorflow 的好方法。要学习本教程，请单击本页顶部按钮,在 Google Colab 中运行笔记本（notebook）.

在 Colab 中，连接到 Python 运行时：在菜单栏右上角，选择连接（CONNECT）。
运行所有笔记本（notebook）代码单元格：选择运行时（Runtime） > 运行所有（Run all）。

下载并安装 TensorFlow 2.0 Beta 软件包：

将 Tensorflow 导入您的程序：



In [ ]:

    
import tensorflow as tf

from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten, Conv2D
from tensorflow.keras import Model

加载并准备 MNIST 数据集。



In [ ]:

    
mnist = tf.keras.datasets.mnist

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

# Add a channels dimension
x_train = x_train[..., tf.newaxis]
x_test = x_test[..., tf.newaxis]

使用 tf.data 来将数据集切分为 batch 以及混淆数据集：



In [ ]:

    
train_ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(
    (x_train, y_train)).shuffle(10000).batch(32)
test_ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_test, y_test)).batch(32)

使用 Keras 模型子类化（model subclassing） API 构建 tf.keras 模型：



In [ ]:

    
class MyModel(Model):
  def __init__(self):
    super(MyModel, self).__init__()
    self.conv1 = Conv2D(32, 3, activation='relu')
    self.flatten = Flatten()
    self.d1 = Dense(128, activation='relu')
    self.d2 = Dense(10, activation='softmax')

  def call(self, x):
    x = self.conv1(x)
    x = self.flatten(x)
    x = self.d1(x)
    return self.d2(x)

model = MyModel()

为训练选择优化器与损失函数：



In [ ]:

    
loss_object = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy()

optimizer = tf.keras.optimizers.Adam()

选择衡量指标来度量模型的损失值（loss）和准确率（accuracy）。这些指标在 epoch 上累积值，然后打印出整体结果。



In [ ]:

    
train_loss = tf.keras.metrics.Mean(name='train_loss')
train_accuracy = tf.keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy(name='train_accuracy')

test_loss = tf.keras.metrics.Mean(name='test_loss')
test_accuracy = tf.keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy(name='test_accuracy')

使用 tf.GradientTape 来训练模型：



In [ ]:

    
@tf.function
def train_step(images, labels):
  with tf.GradientTape() as tape:
    predictions = model(images)
    loss = loss_object(labels, predictions)
  gradients = tape.gradient(loss, model.trainable_variables)
  optimizer.apply_gradients(zip(gradients, model.trainable_variables))

  train_loss(loss)
  train_accuracy(labels, predictions)

测试模型：



In [ ]:

    
@tf.function
def test_step(images, labels):
  predictions = model(images)
  t_loss = loss_object(labels, predictions)

  test_loss(t_loss)
  test_accuracy(labels, predictions)



In [ ]:

    
EPOCHS = 5

for epoch in range(EPOCHS):
  # 在下一个epoch开始时，重置评估指标
  train_loss.reset_states()
  train_accuracy.reset_states()
  test_loss.reset_states()
  test_accuracy.reset_states()

  for images, labels in train_ds:
    train_step(images, labels)

  for test_images, test_labels in test_ds:
    test_step(test_images, test_labels)

  template = 'Epoch {}, Loss: {}, Accuracy: {}, Test Loss: {}, Test Accuracy: {}'
  print (template.format(epoch+1,
                         train_loss.result(),
                         train_accuracy.result()*100,
                         test_loss.result(),
                         test_accuracy.result()*100))

该图片分类器现在在此数据集上训练得到了接近 98% 的准确率（accuracy）。要了解更多信息，请阅读 TensorFlow 教程。