TensorFlow ニューラルネットワーク構築入門【Python実装】

TensorFlowで単純なニューラルネットワークを構築するには次の手順がある：

1. 必要なライブラリをインポートしてください。

import tensorflow as tf

1. データの準備:

# 定义输入特征和标签
X = tf.constant([[0.0, 0.0], [0.0, 1.0], [1.0, 0.0], [1.0, 1.0]], dtype=tf.float32)
y = tf.constant([[0.0], [1.0], [1.0], [0.0]], dtype=tf.float32)

1. モデルの定義：

# 定义神经网络模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(2, activation='relu', input_shape=(2,)),
    tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])

1. モデルをコンパイルする:

model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

1. モデルの訓練:

model.fit(X, y, epochs=1000)

1. モデルを使用して予測を行う:

predictions = model.predict(X)
print(predictions)

上記の手順に従って、TensorFlowを使用して簡単なニューラルネットワークモデルを構築し、データをトレーニングして予測することができます。問題に応じてモデルの構造やパラメータを調整することで、より良いパフォーマンスと精度を得ることができます。