TensorFlow 基础概念

TensorFlow 是一个由 Google 开发的开源机器学习框架，它允许研究人员和开发者轻松地构建和训练复杂的机器学习模型。以下是 TensorFlow 中一些基本的概念：

1. 张量（Tensor）

张量是 TensorFlow 的核心数据结构，类似于多维数组。它们可以是数值型或者字符串型数据。

数值型张量：例如，一个包含数字的二维数组可以表示为一个 2x3 的张量。
字符串型张量：用于处理文本数据。

2. 会话（Session）

会话是 TensorFlow 运行图的上下文环境。它是执行计算和定义变量等操作的地方。

import tensorflow as tf

# 创建一个张量
a = tf.constant([[1, 2], [3, 4]])

# 创建一个会话
with tf.Session() as sess:
    # 运行计算
    print(sess.run(a))

3. 算子（Operation）

算子是 TensorFlow 中的基本构建块，用于定义数学运算。例如，加法、矩阵乘法等。

import tensorflow as tf

# 创建两个数值型张量
a = tf.constant([[1, 2], [3, 4]])
b = tf.constant([[2, 0], [1, 3]])

# 创建一个加法算子
c = tf.add(a, b)

# 运行计算
print(c.eval())

4. 图（Graph）

图是 TensorFlow 的计算流程，它由节点和边组成。节点表示算子，边表示数据流向。

import tensorflow as tf

# 创建两个数值型张量
a = tf.constant([[1, 2], [3, 4]])
b = tf.constant([[2, 0], [1, 3]])

# 创建一个加法算子
c = tf.add(a, b)

# 构建图
tf.get_default_graph().add_node(c, a, b)

# 运行计算
print(c.eval())

5. 模型训练

TensorFlow 提供了强大的工具来训练复杂的机器学习模型。

import tensorflow as tf

# 创建模型结构
model = ...

# 编译模型
model.compile ...

# 训练模型
model.fit ...

扩展阅读

更多关于 TensorFlow 的信息，可以访问我们的 TensorFlow 教程页面。