TensorFlow 基础教程

TensorFlow 是一个开源的端到端机器学习平台，用于数据流编程。以下是一些TensorFlow的基础教程，帮助您开始学习。

安装 TensorFlow

首先，您需要安装TensorFlow。您可以从TensorFlow官网获取详细的安装指南。

基础概念

• 张量（Tensor）：TensorFlow 中的数据结构，用于存储和处理数据。
• 会话（Session）：TensorFlow 执行图（Graph）的上下文环境。
• 节点（Node）：图中的操作。
• 边（Edge）：节点之间的依赖关系。

示例代码

以下是一个简单的TensorFlow示例，用于计算两个数的和。

import tensorflow as tf

a = tf.constant(5)
b = tf.constant(6)

c = a + b

with tf.Session() as sess:
    result = sess.run(c)
    print(result)

进一步学习

如果您想深入学习TensorFlow，以下是一些推荐的资源：

• TensorFlow 官方文档
• TensorFlow 教程 - 本站
• TensorFlow 框架详解

图片展示

TensorFlow 的核心概念之一是张量。以下是一个张量的示例。

希望这些基础教程能帮助您开始TensorFlow的学习之旅！