创建模型

TensorFlow 是一个广泛使用的开源机器学习框架，由 Google Brain 团队开发。它提供了灵活的工具和库，可以用于各种机器学习任务，包括深度学习。

TensorFlow 简介

TensorFlow 允许开发者构建和训练复杂的机器学习模型。它支持多种编程语言，包括 Python、C++ 和 Java。

• 动态计算图：TensorFlow 使用动态计算图来表示计算过程。
• 易于扩展：可以通过添加新的操作和优化器来扩展 TensorFlow。
• 多平台支持：TensorFlow 支持在多种硬件和操作系统上运行。

快速开始

以下是一个简单的 TensorFlow 程序示例，用于实现一个线性回归模型。

import tensorflow as tf


model = tf.keras.Sequential([
  tf.keras.layers.Dense(units=1, input_shape=[1])
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='sgd', loss='mean_squared_error')

# 训练模型
model.fit([1, 2, 3, 4, 5], [1, 2, 3, 4, 5], epochs=100)

# 评估模型
print(model.evaluate([1, 2, 3, 4, 5], [1, 2, 3, 4, 5]))

扩展阅读

如果您想了解更多关于 TensorFlow 的信息，可以访问本站的 TensorFlow 教程。

### 机器学习资源

- [TensorFlow 官方文档](https://www.tensorflow.org/)
- [机器学习书籍推荐](/Tutorials/ml_books)

<center><img src="https://cloud-image.ullrai.com/q/TensorFlow_logo/" alt="TensorFlow_Logo"/></center>