欢迎来到 TensorFlow 入门教程！本教程将带你了解如何使用 TensorFlow 构建和训练简单的机器学习模型。
📌 提示：如需进一步学习，可访问 TensorFlow 高级教程 或 Keras 教程。

1. 安装 TensorFlow

  • Python 环境：确保已安装 Python 3.7+，推荐使用 Anaconda 配置环境。
  • 安装命令： 
    pip install tensorflow
    📦 安装完成后，可运行以下代码验证版本：
    import tensorflow as tf
print(tf.__version__)
    Tensorflow_Installation

2. 核心概念

  • 张量（Tensor）：数据的基本载体，可以是标量、向量、矩阵或更高维数组。
  • 计算图（Graph）：定义计算流程的结构化方式，所有操作都在图中执行。
  • 会话（Session）：运行计算图的环境，控制资源分配与执行。
    🧠 深入理解这些概念，可参考 深度学习基础。

3. 第一个 TensorFlow 程序

# 导入 TensorFlow
import tensorflow as tf

# 定义简单的计算
a = tf.constant(5)
b = tf.constant(10)
result = tf.add(a, b)

# 启动会话并运行
with tf.Session() as sess:
    print("结果:", sess.run(result))

📈 运行结果将显示 15，这是 TensorFlow 的基本操作示例。

Tensorflow_Basic_Code

4. 实践建议

  • 从简单的线性回归或分类任务开始，逐步尝试更复杂的模型。
  • 使用 TensorFlow Playground 在线工具直观体验模型训练过程。
  • 参与社区讨论，获取最新动态与技巧：深度学习社区论坛。

希望本教程能帮助你顺利开启 TensorFlow 学习之旅！如有疑问，欢迎随时提问 😊