TensorFlow 基础教程

TensorFlow 是一个开源的深度学习框架，由 Google 开发。它提供了灵活的工具和库，用于构建和训练复杂的机器学习模型。以下是一些 TensorFlow 基础知识的介绍。

安装 TensorFlow

在开始之前，你需要确保已经安装了 TensorFlow。可以通过以下命令进行安装：

pip install tensorflow

简单的 TensorFlow 示例

以下是一个简单的 TensorFlow 示例，用于创建一个线性回归模型。

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, 3, 4], epochs=100)

# 使用模型进行预测
print(model.predict([5]))

更多资源

想要了解更多关于 TensorFlow 的知识，可以访问我们的 TensorFlow 教程 页面。

图片示例

TensorFlow 模型结构

以上是 TensorFlow 模型的基本结构，包括输入层、隐藏层和输出层。

如果你对 TensorFlow 的某个特定方面感兴趣，比如卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN），可以进一步查看我们的相关教程。