TensorFlow 基础教程

TensorFlow 是一个由 Google 开源的端到端开源机器学习平台，用于数据流编程。它可以在多种平台上运行，包括 CPU、GPU、TPU 等。本教程将为您介绍 TensorFlow 的基础知识。

安装 TensorFlow

在开始之前，您需要安装 TensorFlow。以下是在 Python 中安装 TensorFlow 的步骤：

确保您的系统已安装 Python 3.x。
打开终端或命令提示符。
输入以下命令：

pip install tensorflow

TensorFlow 的基本概念

张量（Tensor）

TensorFlow 中的所有数据都是以张量的形式存储的。张量是一个多维数组，可以表示任何类型的数据，如数字、文本或图像。

会话（Session）

会话是 TensorFlow 运行的上下文。在会话中，您可以使用 TensorFlow 的 API 执行操作和评估张量。

操作（Operation）

操作是 TensorFlow 的核心概念之一。它们是计算图中的节点，可以创建、读取、更新或计算数据。

图（Graph）

图是 TensorFlow 中操作和数据的集合。它定义了计算过程，并存储了所有相关的张量和操作。

示例：Hello TensorFlow

以下是一个简单的 TensorFlow 示例，用于输出 "Hello TensorFlow"：

import tensorflow as tf

# 创建一个操作，用于输出字符串
hello = tf.constant('Hello TensorFlow')

# 创建一个会话，并运行操作
with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(hello))