Python的AI技术点库案例示例:详解AI工业应用算法原理

# 导入必要的库
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
 
# 定义一个简单的神经网络模型
model = keras.Sequential([
    keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(64,)),  # 输入层
    keras.layers.Dense(64, activation='relu'),                      # 隐藏层
    keras.layers.Dense(10, activation='softmax')                    # 输出层
])
 
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])
 
# 生成模拟数据
x_train = np.random.random((1000, 64))
y_train = np.random.randint(10, size=(1000,))
x_test = np.random.random((100, 64))
y_test = np.random.randint(10, size=(100,))
 
# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)
 
# 评估模型
test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test)
print('Test accuracy:', test_acc)
 
# 保存模型
model.save('my_model.h5')
 
# 加载模型
new_model = keras.models.load_model('my_model.h5')

这段代码展示了如何使用TensorFlow Keras库来创建、编译、训练、评估和保存一个简单的神经网络模型。这个例子对于初学者来说是一个很好的入门，同时也可以作为教育工具来帮助学生理解AI的工业应用。