TensorFlow 核心 API 概览 📚

TensorFlow 是一个开源机器学习框架，其核心 API 提供了构建和训练模型的基础功能。以下是关键模块的简要说明：

🧠 核心功能模块

1. Tensor 操作

   • 支持多维数组（张量）的创建与计算
   • 常用函数：tf.constant(), tf.add(), tf.matmul()
   

2. 计算图构建

   • 使用 tf.Graph() 定义计算流程
   • 可视化工具：TensorBoard
   • 通过 tf.Session() 执行图
   

3. 模型训练流程

   • 包含优化器（如 tf.train.AdamOptimizer）
   • 支持自动微分：tf.GradientTape()
   • 模型保存/加载：tf.train.Checkpoint()
   

4. 数据处理工具

   • tf.data.Dataset 构建数据流水线
   • 支持批量处理：tf.data.Dataset.batch()
   • 数据增强：tf.image 模块
   

📚 推荐学习路径

• TensorFlow 官方文档
• API 参考手册
• 实战项目示例

如需深入理解 API 使用细节，可参考 TensorFlow 核心概念详解 进行扩展学习。