🚀 TensorFlow 是 Google 开发的开源机器学习框架，适合初学者和进阶开发者快速上手。以下是本教程的核心内容：

1. 为什么选择 TensorFlow？

  • 📈 强大的计算图功能，支持分布式训练与灵活部署
  • 🧠 丰富的 API，涵盖深度学习、强化学习等现代技术
  • 🌐 跨平台兼容，可在 CPU/GPU 上运行，支持多种编程语言（Python, C++ 等）

2. 入门步骤

  1. 安装 TensorFlow 

    pip install tensorflow

    Python_code_example

  2. 创建第一个模型
    🛠️ 使用 Keras API 构建简单的神经网络：

    import tensorflow as tf
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='relu', input_shape=(None, 5)),
    tf.keras.layers.Dense(1)
])

    TensorFlow_code_snippet

  3. 训练与评估
    📊 通过 .fit() 方法训练模型，使用 .evaluate() 测试效果

3. 扩展学习

🔗 如需深入了解 TensorFlow 的高级特性，可访问 机器学习基础教程 进行系统学习。
🔗 官方文档：https://www.tensorflow.org

4. 小贴士

  • ✅ 初学者建议从 Keras 入门，更易理解模型构建流程
  • 📚 推荐书籍：《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow》

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