TensorFlow 基础教程

TensorFlow 是一个开源的机器学习框架，由 Google Brain 团队开发。它用于数据流编程，支持广泛的机器学习任务，包括深度学习、自然语言处理等。

基础概念

  1. 张量 (Tensor): TensorFlow 的核心数据结构。张量可以看作是多维数组，用于存储数据。
  2. 会话 (Session): 用于执行计算图中的操作。
  3. 占位符 (Placeholder): 用于输入数据。

快速开始

以下是一个简单的 TensorFlow 程序示例：

import tensorflow as tf


a = tf.constant([[1, 2], [3, 4]])

# 创建一个会话
with tf.Session() as sess:
    # 运行会话并获取结果
    print(sess.run(a))

学习资源

想要了解更多 TensorFlow 的知识，可以访问以下链接：

图片展示

TensorFlow 的 logo 是一个张量，下面是它的图片：

TensorFlow_Logo