TensorFlow 简介

TensorFlow 是一个由 Google 开源的开放源代码软件库，用于数据流编程，广泛用于机器学习和深度学习领域。它提供了一个灵活的框架，可以用于构建和训练复杂的机器学习模型。

特点

动态计算图：TensorFlow 允许开发者以编程方式构建动态计算图，这使得模型设计和实验非常灵活。
跨平台：TensorFlow 支持多种操作系统，包括 Linux、Windows 和 macOS，并且可以在 CPU、GPU 和 TPU 上运行。
广泛的应用：TensorFlow 被广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音识别等多个领域。

快速入门

以下是一些 TensorFlow 的基本概念和操作：

张量（Tensor）：TensorFlow 的核心数据结构，类似于多维数组或矩阵。
操作（Operation）：在计算图中定义的操作，用于计算张量。
会话（Session）：用于执行计算图的操作。

示例代码

import tensorflow as tf

# 创建一个张量
a = tf.constant([[1.0, 2.0, 3.0], [4.0, 5.0, 6.0]])

# 创建一个会话
with tf.Session() as sess:
    # 运行会话并获取结果
    print(sess.run(a))

资源