TensorFlow 入门示例

TensorFlow 是一个开源的机器学习框架，由 Google 开发，用于构建和训练各种机器学习模型。本教程将带您入门 TensorFlow，并展示一些简单的示例。

环境准备

在开始之前，请确保您已经安装了以下软件：

• Python 3.x
• TensorFlow

您可以通过以下命令安装 TensorFlow：

pip install tensorflow

简单示例

以下是一个简单的 TensorFlow 示例，用于实现一个线性回归模型。

import tensorflow as tf

# 创建一个线性回归模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(units=1, input_shape=[1])
])

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

# 训练模型
model.fit([1, 2, 3, 4, 5], [1, 2, 3, 4, 5], epochs=100)

# 使用模型进行预测
print(model.predict([6]))

扩展阅读

如果您想了解更多关于 TensorFlow 的内容，可以访问以下链接：

• TensorFlow 官方文档
• TensorFlow 教程

希望这个入门示例能够帮助您更好地了解 TensorFlow！😊