利用tensorflow深度学习中如何搭建模型训练效果好写出代码

要搭建一个在tensorflow中训练效果好的深度学习模型，可以按照以下步骤进行：

导入所需的库和模块：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

准备训练数据和标签，并进行预处理：

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data()

x_train = x_train.reshape(-1, 28, 28, 1) / 255.0
x_test = x_test.reshape(-1, 28, 28, 1) / 255.0
y_train = keras.utils.to_categorical(y_train, 10)
y_test = keras.utils.to_categorical(y_test, 10)

构建模型：可以使用Sequential模型或函数式API来构建模型。以下是一个简单的例子，使用了Conv2D、MaxPooling2D和Dense层：

model = keras.Sequential([
    keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),
    keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
    keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    keras.layers.Flatten(),
    keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
    keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

编译模型：指定优化器、损失函数和评估指标：

model.compile(optimizer='adam',
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

训练模型：

model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(x_test, y_test))

评估模型效果：

test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test)
print('Test accuracy:', test_acc)

以上是一个简单的使用tensorflow搭建深度学习模型的示例代码。根据具体的任务和数据集，可以根据需要进行调整和修改