TensorFlow 基础教程

TensorFlow 是一个开源的深度学习框架，由 Google 开发。它被广泛用于构建和训练各种机器学习模型。以下是一些TensorFlow的基础教程。

安装 TensorFlow

在开始之前，你需要确保你的计算机上安装了TensorFlow。以下是在 Python 中安装 TensorFlow 的命令：

pip install tensorflow

入门示例

下面是一个简单的 TensorFlow 入门示例，它演示了如何使用 TensorFlow 创建一个线性回归模型。

import tensorflow as tf

# 创建一个线性模型
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]))

更多资源

想要了解更多关于TensorFlow的信息，请访问我们的TensorFlow 教程页面。