TensorFlow 教程：入门深度学习

欢迎来到 TensorFlow 入门课程！ TensorFlow 是 Google 开发的开源机器学习框架，广泛用于构建和训练神经网络模型。无论你是初学者还是有经验的开发者，本教程都将帮助你掌握核心概念。

🚀 快速开始

1. 安装 TensorFlow
   使用 pip 安装最新版本：

   pip install tensorflow
   

   👉 点击此处查看安装指南

2. 第一个示例：Hello World

   import tensorflow as tf
   print("TensorFlow 版本:", tf.__version__)
   

   运行结果会显示当前安装的 TensorFlow 版本，确认环境配置成功。

🧠 核心概念

• 张量（Tensor）：数据的基本载体，可以是标量、向量或矩阵。
• 计算图（Graph）：定义计算流程的结构，用于可视化模型。
• 会话（Session）：执行计算图的环境，管理资源。

💡 提示：TensorFlow 支持多种编程语言，如 Python、C++ 等，但本教程以 Python 为主。

📈 实战演练

1. 线性回归模型
   点击查看完整代码示例

   

2. 神经网络训练
   点击此处了解如何构建CNN

   

📚 扩展阅读

• TensorFlow 官方文档（英文）
• 深度学习基础概念解析
• 机器学习与深度学习的区别

📌 重要提示

• 请确保你的开发环境已安装 Python 3.8+
• TensorFlow 支持 GPU 加速，点击查看如何配置 GPU 环境
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祝你学习顺利！有任何问题欢迎随时查阅相关课程或社区资源。