TensorFlow 是一个由 Google 开发并开源的机器学习框架，广泛应用于各种机器学习和深度学习任务。以下是 TensorFlow 的一些基本概念：

1. 张量（Tensor）

在 TensorFlow 中，所有数据都是以张量的形式存储和操作的。张量是一个多维数组，可以看作是数学中的向量、矩阵等。

  • 类型：张量可以是不同类型的，如整数、浮点数、布尔值等。
  • 维度：张量可以有任意数量的维度，例如二维张量可以看作是矩阵。

2. 会话（Session）

会话是 TensorFlow 运行的环境，用于执行计算图中的操作。

  • 创建会话：使用 tf.Session() 创建一个会话。
  • 执行操作：在会话中使用 run() 方法执行计算图中的操作。

3. 计算图（Computational Graph）

计算图是 TensorFlow 的核心概念之一，它表示了计算过程中的各种操作和数据流。

  • 构建计算图：通过定义操作和节点来构建计算图。
  • 执行计算图：通过会话执行计算图中的操作。

4. 模型（Model）

模型是 TensorFlow 中用于表示和训练机器学习模型的组件。

  • 定义模型：使用 TensorFlow 的 API 定义模型结构。
  • 训练模型：使用训练数据对模型进行训练。

5. 优化器（Optimizer）

优化器用于更新模型参数，以最小化损失函数。

  • 常用优化器：如梯度下降（Gradient Descent）、Adam 等。

扩展阅读

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