TensorFlow Core 是 Google 开发的开源机器学习框架，专为研究者和开发者设计，提供灵活的工具来构建和训练深度学习模型。无论你是初学者还是有经验的工程师，它都能满足你的需求！
核心特点 ✅
- 灵活的计算图：支持动态和静态图模式，适应不同场景需求
- 分布式训练：轻松扩展到多 GPU/TPU 环境，加速模型训练
- 跨平台支持：可在 CPU、GPU、TPU 上运行，兼容多种操作系统
- 丰富的 API：提供高级封装（Keras）与底层 API 的无缝切换
学习路径 🚀
基础概念
了解张量（Tensor）、计算图（Graph）、会话（Session）等核心组件TensorFlow 张量示意图实战案例
从 MNIST 手写数字识别到自定义模型训练，逐步掌握实践技巧
点击查看完整代码示例高级功能
- 模型保存与加载
- 检查点（Checkpoint）管理
- 自定义训练循环分布式训练架构图
为什么选择 TensorFlow Core？
- 📈 性能优化：内置自动微分和硬件加速支持
- 📚 社区资源：拥有超过 200,000 个 GitHub 项目和官方教程
- 🌐 生态整合：与 Keras、TF.js、TF Serving 等工具无缝衔接
扩展阅读 📚
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机器学习流程图
图示：从数据预处理到模型部署的完整流程
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