TensorFlow 教程

TensorFlow 是一个由 Google 开源的开源机器学习框架，广泛应用于各种机器学习和深度学习任务。本教程将带您入门 TensorFlow，并展示如何使用它进行简单的神经网络训练。

安装 TensorFlow

在开始之前，请确保您已经安装了 TensorFlow。您可以通过以下命令进行安装：

pip install tensorflow

简单的神经网络

以下是一个简单的 TensorFlow 神经网络示例，用于分类数据。

import tensorflow as tf

# 定义模型
model = tf.keras.models.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'])

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

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如果您想了解更多关于 TensorFlow 的内容，可以访问我们的 TensorFlow 教程 页面。

# 以下为图片示例
<center><img src="https://cloud-image.ullrai.com/q/Neural_Networks/" alt="Neural_Networks"/></center>