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本文共计3928个文字，预计阅读时间需要16分钟。
今天，我将结合代代码详细介绍一下如何使用SciSharp STACK的TensorFlow.NET来训练CNN模型，主要用于图像分类。该模型可以直接在CPU或GPU上运行，并针对您本地的图像数据进行训练。
今天，我结合代码来详细介绍如何使用 SciSharp STACK 的 TensorFlow.NET 来训练CNN模型，该模型主要实现 图像的分类 ，可以直接移植该代码在 CPU 或 GPU 下使用，并针对你们自己本地的图像数据集进行训练和推理。TensorFlow.NET是基于 .NET Standard 框架的完整实现的TensorFlow，可以支持 .NET Framework 或 .NET CORE , TensorFlow.NET 为广大.NET开发者提供了完美的机器学习框架选择。
SciSharp STACK：github.com/SciSharp
什么是TensorFlow.NET?
TensorFlow.NET 是 SciSharp STACK
开源社区团队的贡献，其使命是打造一个完全属于.NET开发者自己的机器学习平台，特别对于C#开发人员来说，是一个“0”学习成本的机器学习平台，该平台集成了大量API和底层封装，力图使TensorFlow的Python代码风格和编程习惯可以无缝移植到.NET平台，下图是同样TF任务的Python实现和C#实现的语法相似度对比，从中读者基本可以略窥一二。
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今天，我将结合代代码详细介绍一下如何使用SciSharp STACK的TensorFlow.NET来训练CNN模型，主要用于图像分类。该模型可以直接在CPU或GPU上运行，并针对您本地的图像数据进行训练。
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SciSharp STACK：github.com/SciSharp
什么是TensorFlow.NET?
TensorFlow.NET 是 SciSharp STACK
开源社区团队的贡献，其使命是打造一个完全属于.NET开发者自己的机器学习平台，特别对于C#开发人员来说，是一个“0”学习成本的机器学习平台，该平台集成了大量API和底层封装，力图使TensorFlow的Python代码风格和编程习惯可以无缝移植到.NET平台，下图是同样TF任务的Python实现和C#实现的语法相似度对比，从中读者基本可以略窥一二。