在这个教程中，我们将一起探索如何在 Google Colab 上使用 TensorFlow 进行机器学习。Colab 是一个免费的云端 Jupyter Notebook 环境，非常适合进行机器学习和深度学习实验。

入门指南

  1. 安装 TensorFlow: 在 Colab 中，你可以通过以下命令安装 TensorFlow：

    !pip install tensorflow

  2. 创建一个新的 Colab Notebook: 点击 Colab 的界面上的“新建笔记本”按钮，开始一个新的实验。

  3. 编写代码: 在笔记本中编写 Python 代码，使用 TensorFlow 进行数据预处理、模型构建和训练。

实践案例

以下是一个简单的 TensorFlow 案例来演示如何使用 Colab：

import tensorflow as tf

# 创建一个简单的线性模型
model = tf.keras.models.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], [1, 2, 3, 4], epochs=10)

# 预测
print(model.predict([5]))

扩展阅读

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希望这个教程能帮助你开始使用 TensorFlow 在 Colab 上进行机器学习！🚀

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