TensorFlow 入门教程：从零开始构建机器学习模型 💻

📚 1. 环境准备

• 安装 TensorFlow

  pip install tensorflow
  

  

  tensorflow_logo

• 验证安装
  运行以下代码检查版本：

  import tensorflow as tf
  print(tf.__version__)
  

🧠 2. 核心概念

• 张量（Tensor）
  数据的多维数组形式，可理解为数据的容器 📦
  

  

  机器学习流程

• 计算图（Graph）
  操作（Operations）的有向图结构，用于定义模型逻辑 🗺️

• 会话（Session）
  执行计算图的上下文环境，通过 tf.Session() 启动 🔄

📈 3. 实战示例

步骤 1: 导入库

import tensorflow as tf

步骤 2: 构建模型

model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='relu', input_shape=(5,)),
    tf.keras.layers.Dense(1)
])

步骤 3: 编译模型

model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')

步骤 4: 训练模型

model.fit(x_train, y_train, epochs=10)

🌐 扩展阅读

点击了解 TensorFlow 快速入门指南 📚

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