欢迎来到 TensorFlow 的快速入门！以下是你需要了解的基本信息和操作步骤，帮助你快速上手机器学习模型开发。

安装 TensorFlow

  1. Python 环境
    确保已安装 Python 3.6+，然后通过 pip 安装 TensorFlow：

    pip install tensorflow
    TensorFlow_Logo

  2. 验证安装
    在 Python 中运行以下代码检查版本：

    import tensorflow as tf
print(tf.__version__)

    若输出版本号，说明安装成功！🎉

基本概念

  • 张量（Tensor）：数据的核心形式，可理解为多维数组。
  • 会话（Session）：执行计算图的环境，通过 tf.Session() 创建。
  • 计算图（Graph）：定义操作和数据流的结构，所有计算均在此图中进行。

示例代码

尝试以下简单代码构建一个线性模型：

import tensorflow as tf

# 定义数据
x = tf.constant([1, 2, 3], name='x')
y = tf.constant([4, 5, 6], name='y')

# 计算加法
result = tf.add(x, y, name='add')

# 运行会话
with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(result))  # 输出：[5 7 9]
Neural_Network_Structure

扩展学习

如需深入了解 TensorFlow 的高级功能，可以访问我们的安装指南或官方文档。📚

小贴士

  • 📌 使用 tf.placeholder 可动态输入数据。
  • 📌 通过 tf.summary 可视化训练过程。
  • 📌 保持代码简洁，利用 tf.keras 简化模型构建。

开始你的 TensorFlow 旅程吧！💡