TensorFlow 是一个开源的机器学习框架，广泛用于各种机器学习任务。在 TensorFlow-Forum 中，有许多关于 TensorFlow 概念的教程。以下是一些基础概念：
什么是 TensorFlow？
TensorFlow 是一个由 Google 开发的开源机器学习库，用于数据流编程。它允许研究人员和开发者轻松地构建和训练复杂的机器学习模型。
TensorFlow 的核心概念
张量（Tensor）
- 张量是 TensorFlow 的数据结构，类似于多维数组或矩阵。
- TensorFlow 使用张量来表示和操作数据。
会话（Session）
- 会话是 TensorFlow 程序的执行环境。
- 在会话中，你可以启动和运行 TensorFlow 操作。
操作（Operation）
- 操作是 TensorFlow 的核心组件，用于执行计算。
- 操作可以创建、读取、更新和转换数据。
图（Graph）
- 图是 TensorFlow 的另一个核心概念，它表示了计算任务的结构。
- 图由节点（操作）和边（数据流）组成。
变量（Variable）
- 变量是 TensorFlow 中的可训练参数。
- 变量可以存储模型参数，并在训练过程中更新。
更多学习资源
想要深入了解 TensorFlow 的概念，可以参考以下教程：
