TensorFlow 指南

TensorFlow 是一个开源的机器学习库，由 Google 开发，用于各种机器学习任务，包括深度学习。以下是一些 TensorFlow 的基本概念和指南。

基本概念

• 张量（Tensor）：TensorFlow 的核心数据结构，可以看作多维数组。
• 会话（Session）：TensorFlow 运行图（Graph）的环境。
• 节点（Node）：图中的操作，每个节点都表示一个数学运算。
• 边（Edge）：连接两个节点的边表示数据的流动。

快速入门

要开始使用 TensorFlow，首先需要安装 TensorFlow。以下是一个简单的示例，演示如何使用 TensorFlow 创建一个简单的神经网络来识别数字。

import tensorflow as tf

# 创建一个简单的线性模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='relu', input_shape=(784,)),
    tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss='binary_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 模型训练
model.fit(x_train, y_train, epochs=10)

资源

• TensorFlow 官方文档 - 详细介绍了 TensorFlow 的各个方面。
• TensorFlow 官方教程 - 提供了一系列实用的教程，帮助你快速上手。

图片

TensorFlow 模型训练的示例：