创建一个简单的线性模型

TensorFlow 介绍

TensorFlow 是一个开源的机器学习框架，由 Google 的大脑团队开发，用于数据流编程。它允许研究人员和开发者构建和训练复杂的机器学习模型。

特点

灵活性和可扩展性：TensorFlow 可以用于各种机器学习任务，从简单的线性回归到复杂的神经网络。
易于使用：它提供了丰富的API，使得构建和训练模型变得简单。
跨平台：TensorFlow 支持多种编程语言和操作系统。

快速入门

要开始使用 TensorFlow，你可以访问 TensorFlow 官方网站。

示例

以下是一个简单的 TensorFlow 示例：

import tensorflow as tf


model = tf.keras.Sequential([
  tf.keras.layers.Dense(units=1, input_shape=[1])
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='sgd', loss='mean_squared_error')

# 训练模型
model.fit([1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4], epochs=1000)

# 使用模型进行预测
print(model.predict([5]))

扩展阅读

想要了解更多关于 TensorFlow 的信息，可以阅读 TensorFlow 官方文档。