IOS、Python自学心得30天 Day-3 TensorFlow 模组

前言:
最近需要用到训练模型来完成一些图片辨识，以 TensorFlow 来做为这次学习的重点，并参照了两个方式来实行这次的作业

正文:
从终端机安装 TensorFlow

# CPU
pip install tensorflow
# GPU
pip install tensorflow-gpu

pip install tensorflow_datasets

或是用Anaconda来安装

# CPU
conda install tensorflow
# GPU
conda install tensorflow-gpu

conda install tensorflow_datasets

程序码:
方案1

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

import tensorflow as tf
import tensorflow_datasets as tfds

from tensorflow.keras import layers

方案2

from tensorflow.python.keras import backend as K
from tensorflow.python.keras.models import Model
from tensorflow.python.keras.layers import Flatten, Dense, Dropout
from tensorflow.python.keras.applications.resnet import ResNet50
from tensorflow.python.keras.optimizers import *
from tensorflow.python.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

numpy: 专门处理矩阵、向量的套件。
matplotlib.pyplot: 绘图套件。
tensorflow: 机器学习套件，可训练模型、存取模型。
tensorflow_datasets: 用以下载公开资料集 mnist。
tensorflow.keras: 专注於神经网路的机器学习套件，使用上比 tensorflow 更简单直观。