神经网络是机器学习的基本类型。它遵循数据预处理, 模型构建和模型评估的手动M1工作流程。
我们将开始使用Python进行面向对象的编程和super关键字。
现在, 让我们通过Anaconda Navigator在系统中启动Jupiter笔记本电脑。
首先, 我们必须打开Anaconda Navigator, 然后从那里启动Jupyter Notebook。
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之后, 一个命令将自动在我们的系统中运行, 如下所示。
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然后, 下面的页面将打开我们必须编写代码的位置。
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然后单击文件并启动编辑器。
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现在, 它将成功在我们的系统中打开。
然后, 我们必须在下面的编码部分中了解简单的功能：
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操作符
以下是运算符的基本概念：
- 作业等级
- 输入节点
- 输出节点
- 全局默认图变量
- 计算
- 被扩展类覆盖
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图形
【TensorFlow中神经网络的实现示例分析】图是全局变量。我们使用此术语图是因为张量流从图上流出, 当我们在下一节了解TensorFlow基础知识时将重申它。我们可以将图想象为节点列表的一种。在这种情况下, 我们有一个简单的图, 其中我们有两个常量, 分别是两个节点n1和n2, 每个节点分别是常量1和2, 然后馈入某种运算。因此, 在我们的案例中, 我们拥有这种选择操作类, 然后该操作类将被其他类继承。
因此, 例如, 我们可以添加一个继承操作类的类, 在这种情况下, 由于1 + 2 = 3, 它接受了这两个输入1和2, 然后输出了三个。我们有一个乘法运算, 因此乘法运算说两次乘以一, 因此输出为2。下面是图形。
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占位符-一个” 空” 节点, 需要提供一个值来计算输出。
变量-它是图形的可变参数。
Graph-Global Variable连接操作的变量和占位符。
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会议：我们需要执行会议中的所有操作。我们将确保以正确的顺序实现节点。
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在这里, 我们完成了运算符和图形部分。
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