TensorFlow 安装教程

TensorFlow 是一个开源的机器学习框架，由 Google 开发。它支持广泛的机器学习任务，包括深度学习。以下是 TensorFlow 的安装教程。

系统要求

在安装 TensorFlow 之前，请确保您的计算机满足以下系统要求：

操作系统：Windows、macOS 或 Linux
Python 版本：Python 3.6 或更高版本

安装步骤

1. 安装 Python

首先，您需要安装 Python。您可以从 Python 官网下载并安装最新版本的 Python。

2. 安装 pip

pip 是 Python 的包管理器，用于安装和管理 Python 包。在安装 Python 时，pip 也会被安装。

3. 安装 TensorFlow

打开命令行工具，输入以下命令安装 TensorFlow：

pip install tensorflow

根据您的系统，可能需要使用以下命令：

Windows：pip install tensorflow
macOS/Linux：pip3 install tensorflow

4. 验证安装

安装完成后，您可以输入以下命令验证 TensorFlow 是否已正确安装：

python -c "import tensorflow as tf; print(tf.__version__)"

如果输出 TensorFlow 的版本号，则表示安装成功。

示例代码

以下是一个简单的 TensorFlow 示例代码，用于创建一个简单的神经网络：

import tensorflow as tf

# 创建一个简单的神经网络
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='relu', input_shape=(8,)),
    tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])

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

# 模拟数据
x_train = [[0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5]]
y_train = [[0.1]]

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=1000)

# 预测
predictions = model.predict([[0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5]])
print(predictions)

更多 TensorFlow 示例代码，请参考 TensorFlow 官方文档。