TensorFlow Documentation

TensorFlow 是一个开源的软件库，用于数据流编程，它被广泛用于机器学习和深度学习领域。以下是一些关于 TensorFlow 的基础教程和文档链接。

快速开始

1. 安装 TensorFlow

   • 确保你的系统满足 TensorFlow 的要求。
   • 使用 pip 安装 TensorFlow：pip install tensorflow

2. 创建第一个模型

   • TensorFlow 提供了简单易用的 API，可以快速创建和训练模型。

学习资源

• TensorFlow 官方文档 - 包含全面的教程和文档。
• TensorFlow 教程 - 在这个教程中，你可以学习如何从头开始构建 TensorFlow 项目。

示例

假设你有一个简单的线性回归模型，以下是一个基本的 TensorFlow 代码示例：

import tensorflow as tf

# 创建线性模型
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=100)

# 预测
print(model.predict([5]))

图片

TensorFlow 图标

以上是 TensorFlow 的一些基本教程和示例。希望这能帮助你开始你的 TensorFlow 之旅。