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3.5 模型训练、评估与预测 第三章：TensorFlow入门实战 3.5 模型训练、评估与预测：让你的模型“活”起来 在前面的章节中，我们已经学习了如何使用TensorFlow Keras API构建各种类型的神经网络模型，包括定义层、激活函数、输入/输出形状等。然而，模型本身只是一个框架，它包含了无数待定的参数（权重和偏置）。这些参数的初始值通常是随机的，模型在此时没有任何智能或能力去完成特定任务。 会员。《3.5 模型训练、评估与预测》收录于灏天文库文集《TensorFlow、PyTorch 入门实战：快速搭建你的第一个AI模型》，原作者/来源：灏天文库，整理自「灏天文库」，提供技术教程、实践指南与问题解决方案，支持在线阅读、全文检索与知识沉淀，助力开发者系统化学习。本站整理收录，版权归原作者/开源协议所有。

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作者与出处

原作者： 灏天文库

来源：灏天文库

原文： https://aiknowledge.cn/collection/465-tensorflowpytorch-%E5%85%A5%E9%97%A8%E5%AE%9E%E6%88%98%E5%BF%AB%E9%80%9F%E6%90%AD%E5%BB%BA%E4%BD%A0%E7%9A%84%E7%AC%AC%E4%B8%80%E4%B8%AAai%E6%A8%A1%E5%9E%8B

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