深度学习环境安装
TensorFlow入门案例
1、 打开命令行 ，输入 pip show tensorflow 命令，
查看是否有tensorflow的相关版本、存储位置等信息。
2、初学者的 TensorFlow 2.0 教程
官网传送门
入门案例：
#导入TensorFlow包
import tensorflow as tf
#载入并准备好 MNIST 数据集。将样本从整数转换为浮点数：
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
#将模型的各层堆叠起来，以搭建 tf.keras.Sequential 模型。为训练选择优化器和损失函数：
model = tf.keras.models.Sequential([
tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dropout(0.2),
tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
model.compile(optimizer='adam',
loss='sparse_categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
#训练并验证模型：
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)
model.evaluate(x_test, y_test, verbose=2)
程序运行结果：
