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TensorFlow的几个完整例子

  1. tensorflow.keras.mnist.classifier.py：一个完整的mnist分类demo，其中涉及的技术点包括：
    1. TensorFlow dataset minist的加载
    2. 数据直方图打印
    3. 数据归一化
    4. label数据的 one hot vectors转换
    5. 数据集切分（train、test）
    6. CNN 模型创建
    7. 保存模型图片
    8. 图片数据增强
    9. 绘制训练集和验证集的loss和accuracy曲线
    10. 使用TensorBoard
    11. 对测试集做预测
    12. 对prediction的one-hot vector转换为数字
    13. 计算Precision、recall、F1等
  2. tensorflow.keras.save.load.model.py：讲述利用Keras api保存和加载model。 其中涉及的技术点包括：
    1. 保存一个模型到存储
    2. 加载已有模型
    3. 使用已有的模型做分类
  3. tensorflow-2.0-Alpha0-helloworld.py：基于TensorFlow2.0版本的2个完整的mnist分类demo。涉及：
    1. TensorFlow dataset minist的加载
    2. 创建自定义Model
    3. 对测试集做预测