Trin 1:Installer TensorFlow
For at installere TensorFlow kan du bruge pip:
```
pip installer tensorflow
```
Trin 2:Importer TensorFlow
Når TensorFlow er installeret, kan du importere det til dit Python-script:
```
importer tensorflow som tf
```
Trin 3:Opret en TensorFlow-graf
En TensorFlow-graf er en samling af operationer, der kan udføres for at frembringe et resultat. For at oprette en graf kan du bruge funktionen `tf.Graph()`:
```
graf =tf.Graph()
```
Trin 4:Føj operationer til grafen
For at tilføje operationer til grafen kan du bruge funktionerne `tf.nn.conv2d()`, `tf.nn.max_pool()` og `tf.nn.relu()`. For eksempel opretter følgende kode et foldningslag efterfulgt af et max-pooling-lag og en ReLU-aktiveringsfunktion:
```
Opret inputlaget
input_layer =tf.placeholder(tf.float32, shape=(Ingen, 28, 28, 1))
Opret foldningslaget
conv_layer =tf.nn.conv2d(input_layer, filter=32, strides=1, padding='SAME')
Opret max-pooling-laget
max_pool_layer =tf.nn.max_pool(conv_layer, ksize=[2, 2], strides=2, padding='SAME')
Opret ReLU-aktiveringsfunktionen
relu_lag =tf.nn.relu(max_pool_layer)
```
Trin 5:Udfør grafen
For at udføre grafen kan du bruge funktionen `tf.Session()`. For eksempel opretter følgende kode en session og udfører grafen:
```
Opret en session
session =tf.Session(graf=graf)
Udfør grafen
session.run(relu_lag)
```
Trin 6:Luk sessionen
Når du er færdig med at bruge sessionen, skal du lukke den:
```
session.close()
```
Trin 7:Gem grafen
For at gemme grafen kan du bruge funktionen `tf.train.Saver()`. For eksempel gemmer følgende kode grafen i en fil kaldet `model.ckpt`:
```
Opret en sparer
saver =tf.train.Saver()
Gem grafen
saver.save(session, 'model.ckpt')
```
Trin 8:Gendan grafen
For at gendanne grafen kan du bruge funktionen `tf.train.Saver()`. For eksempel gendanner følgende kode grafen fra en fil kaldet `model.ckpt`:
```
Opret en sparer
