TensorFlow 是一个开源的机器学习框架，由 Google 的人工智能团队开发。它旨在构建和训练复杂的机器学习模型。以下是一些 TensorFlow 的基础概念：

1. 张量（Tensor）

在 TensorFlow 中，数据被表示为张量。张量可以看作是多维数组，可以是任何形状和尺寸。

  • 一维张量：向量
  • 二维张量：矩阵
  • 多维张量：多维数组

2. 操作（Operation）

操作是 TensorFlow 中的核心概念，用于执行数学运算。例如，加法、乘法、矩阵乘法等。

3. 会话（Session）

会话是 TensorFlow 运行的环境。在会话中，你可以执行操作和评估张量。

4. 图（Graph）

TensorFlow 的所有操作和计算都在一个图中定义。图是 TensorFlow 的计算流程图，它描述了操作之间的关系。

5. 神经网络

神经网络是 TensorFlow 中最常用的模型之一。它由多个层组成，每个层都包含多个神经元。

扩展阅读

如果您想了解更多关于 TensorFlow 的信息，请访问我们的 TensorFlow 教程。

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