TensorFlow入门指南 🚀

欢迎来到TensorFlow学习社区！以下内容将帮助你快速上手TensorFlow框架，适合初学者和进阶开发者。

🧰 环境准备

1. 安装TensorFlow

   • 通过pip安装：pip install tensorflow
   • 或访问 TensorFlow官方文档 获取详细步骤
   

2. 开发工具推荐

   • Jupyter Notebook（✨ 交互式编程）
   • VS Code（⚙️ 高效代码编辑）
   • Colab（☁️ 云端免费算力）
   

🧠 核心概念速览

• 张量（Tensor）：数据的基本载体，如tf.constant([1,2,3])
• 计算图（Graph）：定义操作流程的可视化工具
• 会话（Session）：执行计算图的运行环境

📚 实战案例

1. MNIST手写识别

   # 示例代码片段
   model = tf.keras.models.Sequential([
       tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu', input_shape=(784,)),
       tf.keras.layers.Dropout(0.2),
       tf.keras.layers.Dense(10)
   ])
   

   

2. 图像分类迁移学习

   • 使用预训练模型（如MobileNetV2）
   • 访问 迁移学习教程 深入学习

🌐 资源链接

• TensorFlow中文社区
• 官方GitHub仓库
• TensorFlow入门视频课程

祝你学习愉快！🧠💡