TensorFlow 基础教程

TensorFlow 是一个由 Google 开发的开源机器学习框架，它被广泛用于数据流编程以及不同的机器学习任务。以下是一些 TensorFlow 的基础知识。

快速入门

安装 TensorFlow
- 使用 pip 安装：pip install tensorflow
- 验证安装：python -c "import tensorflow as tf; print(tf.__version__)"

创建一个简单的神经网络

import tensorflow as tf

model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='relu', input_shape=(32,)),
    tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])

model.compile(optimizer='adam',
              loss='binary_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

训练模型
```
model.fit(x_train, y_train, epochs=10)
```
评估模型
```
model.evaluate(x_test, y_test)
```
预测
```
predictions = model.predict(x_test)
```

更多资源

想要深入了解 TensorFlow，可以访问以下链接：

图片示例

TensorFlow logo

注意事项

在使用 TensorFlow 进行模型训练和预测时，请确保遵守相关法律法规，不得用于任何非法用途。

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