Comment utiliser TensorFlow en Python [Tutoriel complet]

Pour installer TensorFlow, vous pouvez utiliser pip :

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pip installer tensorflow

```

Étape 2 :Importer TensorFlow

Une fois TensorFlow installé, vous pouvez l'importer dans votre script Python :

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importer Tensorflow en tant que TF

```

Étape 3 :Créer un graphique TensorFlow

Un graphique TensorFlow est un ensemble d'opérations qui peuvent être exécutées pour produire un résultat. Pour créer un graphique, vous pouvez utiliser la fonction `tf.Graph()` :

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graphique =tf.Graph()

```

Étape 4 :Ajouter des opérations au graphique

Pour ajouter des opérations au graphique, vous pouvez utiliser les fonctions `tf.nn.conv2d()`, `tf.nn.max_pool()` et `tf.nn.relu()`. Par exemple, le code suivant crée une couche de convolution suivie d'une couche de pooling maximum et d'une fonction d'activation ReLU :

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Créer le calque d'entrée

input_layer =tf.placeholder(tf.float32, shape=(Aucun, 28, 28, 1))

Créer la couche de convolution

conv_layer =tf.nn.conv2d(input_layer, filter=32, strides=1, padding='SAME')

Créer la couche de pooling maximal

max_pool_layer =tf.nn.max_pool(conv_layer, ksize=[2, 2], strides=2, padding='SAME')

Créer la fonction d'activation ReLU

relu_layer =tf.nn.relu(max_pool_layer)

```

Étape 5 :Exécuter le graphique

Pour exécuter le graphique, vous pouvez utiliser la fonction `tf.Session()`. Par exemple, le code suivant crée une session et exécute le graphique :

```

Créer une session

session =tf.Session (graphique =graphique)

Exécuter le graphique

session.run(relu_layer)

```

Étape 6 : Fermer la session

Lorsque vous avez fini d'utiliser la session, vous devez la fermer :

```

session.close()

```

Étape 7 :Enregistrez le graphique

Pour enregistrer le graphique, vous pouvez utiliser la fonction `tf.train.Saver()`. Par exemple, le code suivant enregistre le graphique dans un fichier appelé « model.ckpt » :

```

Créer un économiseur

économiseur =tf.train.Saver()

Enregistrer le graphique

saver.save(session, 'model.ckpt')

```

Étape 8 :Restaurer le graphique

Pour restaurer le graphique, vous pouvez utiliser la fonction `tf.train.Saver()`. Par exemple, le code suivant restaure le graphique à partir d'un fichier appelé « model.ckpt » :

```

Créer un économiseur