#步骤1：导入所需的库 import tensorflow as tf import pandas as pd import numpy as np #步骤2：构建异或门输入数据与输出数据 #2.1 使用numpy构建输入数据：[[0,0],[0,1],[1,0],[1,1]] x_train = np.array([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]]) #2.2 使用numpy构建输出数据:[[0],[1],[1],[0]] y

以下是完整的代码，包括了步骤2、步骤3和步骤4：

import tensorflow as tf
import numpy as np

# 步骤2：构建异或门输入数据与输出数据
# 2.1 使用numpy构建输入数据：[[0,0],[0,1],[1,0],[1,1]]
x_train = np.array([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]])
# 2.2 使用numpy构建输出数据:[[0],[1],[1],[0]]
y_train = np.array([[0], [1], [1], [0]])

# 步骤3：构建网络
model = tf.keras.models.Sequential()
# 3.2 构建输入层
model.add(tf.keras.Input(shape=(2,)))
# 3.3 使用Dense()函数构建隐藏层，输出=2，激活函数为'sigmoid'
model.add(tf.keras.layers.Dense(2, activation='sigmoid'))
# 3.4 使用Dense()函数构建输出层，输出=1，激活函数为'sigmoid'
model.add(tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid'))

# 步骤4：编译网络 ,设置optimizer、loss、metrics（设置为accuracy）
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.SGD(learning_rate=0.5), loss='mse', metrics=['accuracy'])

# 步骤5：使用训练集训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=100)

在这段代码中，我们添加了步骤3.3和步骤3.4来构建隐藏层和输出层，使用了’sigmoid’作为激活函数。然后，在步骤4中，我们设置了优化器、损失函数和评估指标。最后，在步骤5中，我们使用训练集对模型进行训练。

内容由零声教学AI助手提供，问题来源于学员提问