TensorFlow深度学习教程 🚀

TensorFlow是由Google开发的开源机器学习框架，广泛用于构建和训练深度学习模型。无论是初学者还是经验丰富的开发者，都可以通过TensorFlow实现从基础到高级的AI项目。

📚 快速入门指南

1. 安装TensorFlow
   使用pip安装最新版本：

   pip install tensorflow
   

   提示：若需GPU加速，请安装tensorflow-gpu版本

2. 第一个神经网络示例

   import tensorflow as tf
   # 简单的线性回归模型
   model = tf.keras.Sequential([
       tf.keras.layers.Dense(1, input_shape=(1,))
   ])
   model.compile(optimizer='sgd', loss='mean_squared_error')
   # 训练数据
   x = tf.constant([1, 2, 3, 4], dtype=float)
   y = tf.constant([1, 2, 3, 4], dtype=float)
   model.fit(x, y, epochs=10)
   

3. 核心概念

   • 张量（Tensor）：数据的基本结构
   • 计算图（Graph）：操作之间的依赖关系
   • Session：执行计算图的环境
   • Keras API：高级神经网络接口（推荐使用）

🧠 进阶学习路径

• TensorFlow官方文档 📖
• 深度学习基础概念 🔍
• TensorFlow与PyTorch对比 💡
• 实战项目：MNIST手写体识别 🖋️

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