TensorFlow 2.0 助力三大项目实战：图像分类。

简介：
立即开始学习：https://edu..net/course/play/26956/347465?utm_source=blogtoedutensorflow。 典型的使用流程包括：首先，需要导入相关的数据集；随后，定义一个合适的机器学习模型结构；接着，对模型进行编译配置，包括设置损失函数和优化器；然后，利用准备好的数据对模型进行训练和学习；最后，将训练完成的模型保存下来，以便后续的使用和预测。为了构建一个基本的分类模型，我们使用TensorFlow库，具体步骤如下：通过`tf.keras.Input()`函数定义模型的输入层，指定输入数据的形状为[32, 32, 3]，表示图像数据的尺寸为32x32像素，并且有三个通道（例如RGB图像）；接下来，使用`tf.keras.layers.Conv2D()`层构建卷积模块，该层包含10个卷积核、一个3x3的卷积核大小、步长为1x1、填充方式为SAME（保持输出尺寸不变）以及ReLU激活函数。