TensorFlow 是一个开源的机器学习框架，而 GitHub 是一个流行的代码托管平台。将两者结合起来，可以方便地协作、分享和迭代机器学习项目。

快速入门

  1. 创建 TensorFlow 项目：在 GitHub 上创建一个新的仓库来存放你的 TensorFlow 项目。
  2. 安装 TensorFlow：在你的项目中安装 TensorFlow。你可以使用 pip 来安装：
    pip install tensorflow
  3. 编写代码：在你的项目中编写 TensorFlow 代码。

示例代码

以下是一个简单的 TensorFlow 示例，用于展示如何在 GitHub 上进行集成：

import tensorflow as tf

# 创建一个简单的线性回归模型
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, 5], [1, 2, 3, 4, 5], epochs=100)

# 保存模型
model.save('my_model')

扩展阅读

想要了解更多关于 TensorFlow 的信息？请访问我们的TensorFlow 教程。

图片展示

下面是 TensorFlow 的一个示例模型：

TensorFlow 模型