TensorFlow 深度学习教程：机器学习基础

在这个教程中，我们将学习如何使用 TensorFlow 进行机器学习。TensorFlow 是一个开源的机器学习框架，由 Google 开发，广泛用于深度学习和一般机器学习任务。

1. TensorFlow 简介

TensorFlow 是一个灵活的开源平台，用于构建和训练各种机器学习模型。它提供了丰富的工具和库，可以帮助开发者快速构建、训练和部署机器学习模型。

2. 安装 TensorFlow

在开始之前，您需要安装 TensorFlow。您可以通过以下命令进行安装：

pip install tensorflow

3. 简单的线性回归

线性回归是机器学习中的一种基础模型，用于预测连续值。以下是一个简单的线性回归示例：

import tensorflow as tf

# 创建一个线性模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(units=1, input_shape=[1])
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='sgd', loss='mean_squared_error')

# 训练模型
model.fit([1, 2, 3, 4], [1, 2, 2, 3], epochs=100)

# 预测
print(model.predict([5]))

4. 扩展阅读

如果您想了解更多关于 TensorFlow 的内容，可以阅读以下教程：

希望这个教程能帮助您开始使用 TensorFlow 进行机器学习！🚀