import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten
# Загружаем данные (например, из датасета Fashion MNIST)
fashion_mnist = tf.keras.datasets.fashion_mnist
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = fashion_mnist.load_data()
# Нормализуем данные
train_images = train_images / 255.0
test_images = test_images / 255.0
# Создаем модель нейронной сети
model = Sequential([
Flatten(input_shape=(28, 28)),
Dense(128, activation='relu'),
Dense(10, activation='softmax')
])
# Компилируем модель
model.compile(optimizer='adam',
loss='sparse_categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
# Обучаем модель
model.fit(train_images, train_labels, epochs=10)
# Оцениваем точность модели
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels)
print('Точность модели на тестовых данных:', test_acc)