TensorFlow 教程

TensorFlow 是一个开源的机器学习框架，由 Google Brain 团队开发。它被广泛应用于各种机器学习和深度学习任务中。以下是一些 TensorFlow 的基本概念和教程。

基本概念

  • Tensor：TensorFlow 中的数据结构，类似于多维数组。
  • Graph：TensorFlow 中的计算流程图，用于定义计算任务。
  • Session：TensorFlow 中的会话，用于执行计算图。

快速开始

  1. 安装 TensorFlow

    • 使用 pip 安装：pip install tensorflow

  2. 创建一个简单的神经网络

import tensorflow as tf


model = tf.keras.Sequential([
  tf.keras.layers.Dense(10, activation='relu', input_shape=(32,)),
  tf.keras.layers.Dense(1)
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss='mean_squared_error')

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10)
  1. 使用 TensorFlow 进行预测
# 使用模型进行预测
predictions = model.predict(x_test)

扩展阅读

TensorFlow Logo