项目进阶实战》视频课程 快速上手篇：动手训练模型和部署服务 ## 目录 - TensorFlow 2 开发环境搭建 - 使用 tf.keras.datasets 加载数据 - 使用 tf.data.Dataset 加载数据 - 使用 tf.keras.Model 管理模型 - Fashion MNIST 数据集介绍 - 使用 TensorFlow 2 训练分类网络 TensorFlow e3ee6/p19_1.jpg) Label: 2.0 Label: 1.0 Label: 3.0 Label: 1.0 Label: 4.0 ## Try it! 使用 tf.data.Dataset 加载数据 ##### 使用 tf.data.Dataset.from_tensor_slices 加载 List data.ipynb × + × ☐ ☐ Code ✓ Python

through this layer to apply the transform. The mapping is done using a handy map() method on the tf.data.Dataset object. augs = tf.keras.Sequential([ layers.RandomFlip("horizontal"), layers

= network.fit(train_db, epochs=5, validation_data=val_db, validation_freq=2) 其中 train_db 为 tf.data.Dataset 对象，也可以传入 Numpy Array 类型的数据；epochs 参数指定训练迭代的 Epoch 数量；validation_data 参数指定用于验证(测试)的数据集和验证的频率 validation_freq。 = network.fit(train_db, epochs=5, validation_data=val_db, validation_freq=2) 其中 train_db 为 tf.data.Dataset 对象，也可以传入 Numpy Array 类型的数据；epochs 参数指定训练迭代的 Epoch 数量；validation_data 参数指定用于验证(测试)的数据集和验证的频率 validation_freq。