欢迎来到 TensorFlow 初学者教程！这里，我们将为您介绍如何从零开始学习 TensorFlow，一个强大的开源机器学习框架。

快速开始

  1. 环境搭建 在开始学习之前，请确保您的计算机已安装 Python 和 TensorFlow。您可以从 TensorFlow 官网下载安装程序。

  2. 编写第一个 TensorFlow 代码 创建一个新的 Python 文件，并导入 TensorFlow 库。然后，我们可以使用 TensorFlow 创建一个简单的神经网络模型。

    import tensorflow as tf

# 创建一个简单的线性模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='relu', input_shape=(32,)),
    tf.keras.layers.Dense(1)
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss='mean_squared_error',
              metrics=['accuracy'])

# 模拟数据
x_train = [[0.5]] * 100
y_train = [[0.25]] * 100

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10)

  3. 查看模型性能 训练完成后，您可以使用以下代码查看模型的性能。

    print(model.evaluate(x_train, y_train))

    这将输出模型在训练数据上的损失和准确率。

深入学习

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  • 神经网络
    Neural_Network
  • TensorFlow 模型
    TensorFlow_Model