什么是TensorFlow？🧠

TensorFlow是由Google开发的开源机器学习框架，广泛应用于深度学习领域。其核心功能包括：

  • 计算图管理：通过tf.Graph定义和优化计算流程
  • 自动微分：内置tf.GradientTape实现自动求导
  • 分布式训练：支持多GPU/TPU的并行计算
  • 跨平台兼容：可在CPU、GPU、TPU等多种硬件上运行
TensorFlow_Logo

快速入门步骤 📌

  1. 安装环境 

    pip install tensorflow

    ✅ 推荐使用Python 3.8+环境

  2. 基础代码示例 

    import tensorflow as tf
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='relu', input_shape=(None, 5)),
    tf.keras.layers.Dense(1)
])
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

  3. 训练模型
    ⚙️ 使用model.fit()进行迭代训练
    📈 支持回调函数（Callback）监控训练过程

  4. 模型保存与加载

    • 保存：model.save('my_model.h5')
    • 加载：tf.keras.models.load_model('my_model.h5')

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学习资源 📚

Neural_Network