TensorFlow 是一个开源的深度学习框架，由 Google 开发，广泛应用于各种机器学习和深度学习任务。本教程将带您入门 TensorFlow，了解其基本概念和用法。

安装 TensorFlow

在开始之前，请确保您已经安装了 Python。然后，可以通过以下命令安装 TensorFlow：

pip install tensorflow

入门示例

以下是一个简单的 TensorFlow 示例，演示如何创建一个简单的神经网络来识别数字：

import tensorflow as tf

# 创建一个简单的神经网络
model = tf.keras.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(tf.random.normal([1000, 28, 28]), tf.random.uniform([1000, 10]), epochs=10)

# 评估模型
model.evaluate(tf.random.normal([100, 28, 28]), tf.random.uniform([100, 10]))

更多资源

如果您想了解更多关于 TensorFlow 的信息，可以访问以下链接：

TensorFlow Logo