在这个教程中，我们将通过一个简单的例子来介绍 TensorFlow 的基本使用方法。TensorFlow 是一个由 Google 开发的开源机器学习框架，广泛用于各种深度学习任务。

安装 TensorFlow

首先，您需要安装 TensorFlow。您可以通过以下命令来安装：

pip install tensorflow

创建一个简单的神经网络

以下是一个简单的神经网络示例，用于识别手写数字。

import tensorflow as tf

# 创建一个模型
model = tf.keras.Sequential([
  tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
  tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
  tf.keras.layers.Dropout(0.2),
  tf.keras.layers.Dense(10)
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=['accuracy'])

# 加载数据集
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

# 预处理数据
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

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

# 评估模型
model.evaluate(x_test, y_test)

拓展阅读

想要了解更多关于 TensorFlow 的知识，您可以访问以下链接：

图像展示

TensorFlow 的强大功能也体现在其可视化工具上。以下是一个 TensorFlow 图像识别的例子：

TensorFlow_Logo