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🔥 TensorFlow教程：入门与实践

TensorFlow是由Google开发的开源机器学习框架，广泛应用于深度学习模型的构建与训练。以下是快速上手指南：

1. 环境准备
   安装TensorFlow：pip install tensorflow
   📚 详细安装指南（含GPU加速配置）

2. 核心概念

   • 张量（Tensor）：多维数组数据结构
   • 计算图（Graph）：定义运算流程的有向图
   • 会话（Session）：执行计算图的运行环境
     📷

3. 代码示例

   import tensorflow as tf
   model = tf.keras.Sequential([
       tf.keras.layers.Dense(10, activation='relu', input_shape=(None, 5)),
       tf.keras.layers.Dense(1)
   ])
   model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
   

   📌 查看完整代码案例

4. 学习路径

   • 入门：TensorFlow基础教程
   • 进阶：Keras API详解
   • 项目：MNIST手写识别实战

5. 可视化工具
   📈 使用TensorBoard监控训练过程：

   📚 [TensorBoard使用手册](/ai工具包/教程/tensorboard)

💡 小贴士：学习TensorFlow时建议配合Python编程基础同步提升