TensorFlow 项目结构清晰、模块化，便于开发者快速上手和使用。以下是对 TensorFlow 项目结构的一个简要概述。
项目目录
一个典型的 TensorFlow 项目通常包含以下目录：
- src/: 项目的源代码目录。
- data/: 存储数据集的目录。
- models/: 存储模型的目录。
- logs/: 存储日志文件的目录。
- docs/: 项目文档目录。
- tests/: 存储单元测试的目录。
源代码目录
src/ 目录下的文件通常包括：
- init.py: 初始化模块。
- main.py: 项目的主入口文件。
- utils.py: 工具函数。
- train.py: 训练模型的脚本。
- predict.py: 预测的脚本。
- load_data.py: 加载数据的脚本。
图片
以下是一些 TensorFlow 相关的图片，帮助您更好地理解项目结构。
TensorFlow Logo
TensorFlow 项目结构图
扩展阅读
如果您想更深入地了解 TensorFlow 项目结构，可以参考以下链接：
希望这些信息对您有所帮助！