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TensorFlow 是一个开源的机器学习框架，由 Google Brain 团队开发。它支持广泛的机器学习任务，包括深度学习、自然语言处理等。以下是一些 TensorFlow 的基本概念和指南。

TensorFlow 简介

TensorFlow 是一个由 Google 开发的开源机器学习框架，用于数据流编程。它可以在多种平台上运行，包括 CPU、GPU 和 TPU。

特点

动态计算图：TensorFlow 使用动态计算图来表示计算过程，这使得它能够灵活地处理各种机器学习任务。
高度可扩展：TensorFlow 可以在单个机器或分布式系统中运行，支持大规模的机器学习模型。
丰富的库和工具：TensorFlow 提供了丰富的库和工具，如 Keras、TensorBoard 等，方便用户进行模型训练和调试。

快速开始

要开始使用 TensorFlow，您需要先安装 TensorFlow。您可以从 TensorFlow 官网获取安装指南。

安装 TensorFlow

pip install tensorflow

创建第一个模型

以下是一个简单的 TensorFlow 模型示例，用于识别数字：

import tensorflow as tf


model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
    tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)

# 评估模型
model.evaluate(x_test, y_test)

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