TensorFlow 教程：入门与实践 🧠

TensorFlow 是 Google 开发的开源机器学习框架，广泛用于 Python 数据科学领域。以下是快速入门指南：

1. 安装 TensorFlow

pip install tensorflow

❗ 请确保已安装 Python 现代开发环境配置教程

2. 基本概念

• 张量（Tensor）：多维数组，核心数据结构
• 计算图（Graph）：定义运算流程的可视化工具
• 会话（Session）：执行图的运行时环境
• 模型（Model）：包含变量和训练流程的封装

3. 简单示例

import tensorflow as tf

# 定义计算图
x = tf.constant(5)
y = tf.constant(10)
result = tf.add(x, y)

# 启动会话
with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(result))  # 输出: 15

4. 实战项目

• 图像分类：MNIST 手写数字识别
• 自然语言处理：文本生成模型
• 强化学习：DQN 算法实现

5. 学习资源

📚 TensorFlow 官方文档
📚 Python 编程进阶教程

通过 TensorFlow，您可以构建从简单模型到复杂深度学习系统的各种应用。建议结合 Python 数据分析教程 深入学习。