TensorFlow 教程

如果你是初学者，想要学习如何使用 TensorFlow 进行机器学习，以下是一些基本的步骤和概念。

安装 TensorFlow

首先，你需要安装 TensorFlow。你可以从 TensorFlow 的官方网站下载并安装最新版本。

pip install tensorflow

简单的神经网络

以下是一个简单的神经网络示例，用于分类任务。

import tensorflow as tf


model = tf.keras.models.Sequential([
  tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
  tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
  tf.keras.layers.Dropout(0.2),
  tf.keras.layers.Dense(10)
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)

扩展阅读

想要了解更多关于 TensorFlow 的知识，可以阅读以下资源：

总结

TensorFlow 是一个强大的机器学习库，可以帮助你构建和训练各种模型。通过上面的例子，你应该对如何使用 TensorFlow 有了一个基本的了解。

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