🚀 TensorFlow 核心概念教程
TensorFlow 是谷歌开发的开源机器学习框架，广泛用于深度学习模型构建。以下是其核心概念解析：
1. 计算图（Computational Graph）
- 本质：数据流图，节点表示操作（Operation），边表示张量（Tensor）的数据传递
- 特点：支持分布式计算，可在 CPU/GPU 上运行
- 示例：
tf.Graph()创建计算图，tf.Session()运行图
2. 张量（Tensor）
- 多维数组结构，支持任意维度数据
- 类型：标量（0-D）、向量（1-D）、矩阵（2-D）、高维张量
- 操作：通过
tf.constant()创建，tf.add()实现运算
3. 会话（Session）
- 执行计算图的运行时环境
- 功能：管理资源（如GPU内存），控制计算执行
- 用法：
with tf.Session() as sess:块内执行操作
4. 变量（Variable）
- 可训练参数，用于存储模型权重
- 初始化：
tf.Variable(initial_value, name="var_name") - 操作：需通过
tf.global_variables_initializer()初始化
5. 优化器（Optimizer）
- 实现梯度下降等训练算法
- 常用类型：
tf.train.GradientDescentOptimizer、tf.train.AdamOptimizer - 功能：自动计算梯度并更新参数
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