1. TensorFlow2.0使用Keras训练模型的实现
TensorFlow2.0是谷歌推出的机器学习框架，其中包括了一个高级API库Keras。Keras是一个用户友好、高度模块化的深度学习库，可以方便地建立、训练以及评估神经网络模型。本文将详细介绍如何使用TensorFlow2.0中的Keras模块来训练模型，并设置temperature为0.6。
2. 引入必要的库
在开始之前，我们需要引入一些必要的库。首先导入TensorFlow和Keras：
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
接下来，我们还需要引入其他辅助库，比如numpy等：
import numpy as np
3. 加载数据集
在开始训练模型之前，我们首先需要加载数据集。Keras提供了一些内置的数据集，比如MNIST和CIFAR-10等。这里我们以MNIST数据集为例。可以使用以下代码加载MNIST数据集：
mnist = keras.datasets.mnist
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()
加载成功后，train_images和train_labels分别是训练集的图像和标签，test_images和test_labels分别是测试集的图像和标签。
4. 数据预处理
在进行训练之前，我们需要对数据进行预处理。首先将像素值缩放到0到1之间：
train_images = train_images / 255.0
test_images = test_images / 255.0
接下来，我们可以在训练集上验证数据的格式是否正确：
print(train_images.shape)
print(train_labels.shape)
输出结果应该为(60000, 28, 28)和(60000,)，表示训练集有60000个样本，每个样本是28x28的图像，标签的形状是(60000,)。
5. 构建模型
接下来我们需要构建一个模型。在Keras中，可以使用Sequential模型来堆叠多个层。下面是一个简单的例子：
model = keras.Sequential([
keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
这个模型有三层：输入层，一个具有128个神经元的隐藏层，以及一个具有10个神经元的输出层。输入层是一个Flatten层，将图像从二维的28x28平铺成一维的向量。
6. 编译模型
在训练之前，我们需要先编译模型。在编译过程中，我们可以设置模型的损失函数、优化器和评估指标等：
model.compile(optimizer='adam',
loss='sparse_categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
这里使用了Adam优化器，交叉熵作为损失函数和准确率作为评估指标。
7. 训练模型
现在我们可以开始训练模型了。可以使用以下代码来训练：
model.fit(train_images, train_labels, epochs=10)
这里我们设置训练轮数为10轮。训练过程中，模型将会根据给定的训练集和标签进行迭代优化，不断更新权重和偏置。
8. 评估模型
训练完成后，我们可以使用测试集来评估模型的性能：
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels, verbose=2)
print('Test accuracy:', test_acc)
evaluate方法会返回测试集上的损失和准确率。将这两个值打印出来，可以得到模型在测试集上的性能。
9. 设置temperature参数为0.6
在训练模型之后，如果想要根据模型生成一些样本，可以使用模型的predict方法。在预测时，可以通过设置temperature参数来控制生成的样本的随机程度。较高的temperature会生成更加随机的样本，而较低的temperature则会生成较为确定的样本。
predictions = model.predict(test_images[:1])
print(predictions)
上述代码将会打印出一个概率数组，表示模型预测的第一个样本属于每个类别的概率。可以通过temperature参数来设置随机程度，如：
predictions = model.predict(test_images[:1], temperature=0.6)
这样就可以根据模型生成一些样本了。
总结
本文介绍了使用TensorFlow2.0中的Keras模块训练模型的过程，并且设置了temperature参数为0.6。我们首先加载了MNIST数据集，然后对数据进行了预处理，接着构建了一个简单的模型，并编译该模型。接着训练模型，并最终在测试集上评估模型的性能。最后，我们给出了如何使用设置temperature参数来生成样本的示例。
通过本文的介绍，读者可以了解到如何使用TensorFlow2.0中的Keras模块来训练模型，并设置temperature参数来生成样本。