TensorFlow 是一个开源的端到端机器学习平台，用于数据科学和深度学习。它允许研究人员和开发者轻松地构建和训练复杂模型。以下是一些 TensorFlow 的关键特性：

特性

  • 灵活的工具和库：TensorFlow 提供了广泛的功能，包括深度学习、图像识别、语音处理等。
  • 跨平台：可以在多种平台上运行，包括 CPU、GPU 和 TPU。
  • 动态计算图：允许用户以灵活的方式构建和执行计算图。

快速开始

要开始使用 TensorFlow，首先需要安装它。您可以访问TensorFlow 的官方网站了解如何进行安装。

示例

以下是一个简单的 TensorFlow 代码示例，用于实现一个线性回归模型：

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, 5], [1, 2, 3, 4, 5], epochs=100)

# 预测
print(model.predict([6]))

学习资源

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