TensorFlow 教程

TensorFlow 是一个由 Google 开源的高级机器学习框架，用于数据流编程。以下是一些基础的 TensorFlow 教程内容。

快速开始

安装 TensorFlow

首先，你需要安装 TensorFlow。以下是使用 pip 安装的步骤：

pip install tensorflow

创建第一个模型

以下是一个简单的 TensorFlow 模型示例：

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=(32,)),
    tf.keras.layers.Dense(1)
])

model.compile(optimizer='adam',
              loss='mean_squared_error')

# 生成一些随机数据
import numpy as np
x_train = np.random.random((1000, 32))
y_train = np.random.random((1000, 1))

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

更多资源

想要了解更多关于 TensorFlow 的内容，可以访问我们的TensorFlow 官方文档。

图片示例

TensorFlow 模型结构可视化：

希望这个教程能帮助你入门 TensorFlow！如果你有任何疑问，欢迎在社区论坛提问。