Steg 1:Installera TensorFlow
För att installera TensorFlow kan du använda pip:
```
pip installera tensorflow
```
Steg 2:Importera TensorFlow
När TensorFlow är installerat kan du importera det till ditt Python-skript:
```
importera tensorflöde som tf
```
Steg 3:Skapa ett TensorFlow-diagram
En TensorFlow-graf är en samling operationer som kan utföras för att producera ett resultat. För att skapa en graf kan du använda funktionen `tf.Graph()`:
```
graf =tf.Graph()
```
Steg 4:Lägg till operationer i diagrammet
För att lägga till operationer till grafen kan du använda funktionerna `tf.nn.conv2d()`, `tf.nn.max_pool()` och `tf.nn.relu()`. Till exempel skapar följande kod ett faltningslager följt av ett max-pooling-lager och en ReLU-aktiveringsfunktion:
```
Skapa indatalagret
input_layer =tf.placeholder(tf.float32, shape=(Ingen, 28, 28, 1))
Skapa faltningsskiktet
conv_layer =tf.nn.conv2d(input_layer, filter=32, strides=1, padding='SAME')
Skapa max-pooling-lagret
max_pool_layer =tf.nn.max_pool(conv_layer, ksize=[2, 2], strides=2, padding='SAME')
Skapa ReLU-aktiveringsfunktionen
relu_layer =tf.nn.relu(max_pool_layer)
```
Steg 5:Kör diagrammet
För att köra grafen kan du använda funktionen `tf.Session()`. Till exempel skapar följande kod en session och exekverar grafen:
```
Skapa en session
session =tf.Session(graf=graf)
Kör diagrammet
session.run(relu_lager)
```
Steg 6:Stäng sessionen
När du är klar med sessionen bör du stänga den:
```
session.close()
```
Steg 7:Spara diagrammet
För att spara grafen kan du använda funktionen `tf.train.Saver()`. Till exempel sparar följande kod grafen till en fil som heter `model.ckpt`:
```
Skapa en sparare
saver =tf.train.Saver()
Spara diagrammet
saver.save(session, 'model.ckpt')
```
Steg 8:Återställ diagrammet
För att återställa grafen kan du använda funktionen `tf.train.Saver()`. Till exempel återställer följande kod grafen från en fil som heter `model.ckpt`:
```
Skapa en sparare
