For å installere TensorFlow kan du bruke pip:

```

pip installer tensorflow

```

Trinn 2:Importer TensorFlow

Når TensorFlow er installert, kan du importere det til Python-skriptet ditt:

```

importer tensorflow som tf

```

Trinn 3:Lag en TensorFlow-graf

En TensorFlow-graf er en samling operasjoner som kan utføres for å produsere et resultat. For å lage en graf kan du bruke funksjonen `tf.Graph()`:

```

graf =tf.Graph()

```

Trinn 4:Legg til operasjoner i grafen

For å legge til operasjoner til grafen, kan du bruke funksjonene `tf.nn.conv2d()`, `tf.nn.max_pool()` og `tf.nn.relu()`. For eksempel oppretter følgende kode et konvolusjonslag etterfulgt av et maks-pooling-lag og en ReLU-aktiveringsfunksjon:

```

Lag inndatalaget

input_layer =tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 28, 28, 1))

Lag konvolusjonslaget

conv_layer =tf.nn.conv2d(input_layer, filter=32, skrides=1, padding='SAME')

Opprett maks-pooling-laget

max_pool_layer =tf.nn.max_pool(conv_layer, ksize=[2, 2], strides=2, padding='SAME')

Opprett ReLU-aktiveringsfunksjonen

relu_lag =tf.nn.relu(max_pool_layer)

```

Trinn 5:Utfør grafen

For å utføre grafen kan du bruke funksjonen `tf.Session()`. For eksempel oppretter følgende kode en økt og kjører grafen:

```

Opprett en økt

session =tf.Session(graph=graph)

Kjør grafen

session.run(relu_lag)

```

Trinn 6:Lukk økten

Når du er ferdig med å bruke økten, bør du lukke den:

```

session.close()

```

Trinn 7:Lagre grafen

For å lagre grafen kan du bruke funksjonen `tf.train.Saver()`. Følgende kode lagrer for eksempel grafen til en fil kalt `model.ckpt`:

```

Opprett en sparer

saver =tf.train.Saver()

Lagre grafen

saver.save(session, 'model.ckpt')

```

Trinn 8:Gjenopprett grafen

For å gjenopprette grafen kan du bruke funksjonen `tf.train.Saver()`. Følgende kode gjenoppretter for eksempel grafen fra en fil kalt `model.ckpt`:

```

Opprett en sparer