TensorFlow 是由 Google 开发的一个开源机器学习框架，它允许研究人员和开发者轻松构建和训练复杂的机器学习模型。TensorFlow 提供了丰富的工具和库，用于各种任务，包括图像识别、自然语言处理和推荐系统等。

主要特点

  • 灵活性和可扩展性：TensorFlow 支持多种设备和平台，包括 CPU、GPU 和 TPU。
  • 动态计算图：TensorFlow 使用动态计算图，这使得模型设计和优化更加灵活。
  • 丰富的库和工具：TensorFlow 提供了广泛的库和工具，如 Keras、TensorBoard 等。

快速开始

以下是一个简单的 TensorFlow 示例，用于实现一个线性回归模型。

import tensorflow as tf

# 创建一个简单的线性回归模型
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，可以访问我们的官方文档。

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