TensorFlow 是一个开源的机器学习框架，由 Google Brain 团队开发。它提供了丰富的工具和库，用于构建和训练各种机器学习模型。以下是一些 TensorFlow 的基本概念：
1. 张量 (Tensor)
在 TensorFlow 中，数据被表示为张量，它是一个多维数组。例如，一个二维张量可以表示一个矩阵。
- 一维张量：向量
- 二维张量：矩阵
- 多维张量：多维数组
2. 会话 (Session)
会话是 TensorFlow 运行的环境。在会话中，你可以执行操作和评估张量。
3. 操作 (Operation)
操作是 TensorFlow 的核心概念之一。它们是用于计算数据的节点，可以接受输入并产生输出。
4. 图 (Graph)
图是 TensorFlow 的另一个核心概念，它表示了所有操作和数据流的结构。图中的节点可以是操作或常数。
5. 变量 (Variable)
变量是 TensorFlow 中的可训练参数，它们在训练过程中会更新。
6. 神经网络
TensorFlow 提供了构建和训练神经网络的高级 API。
图像识别示例
以下是一个简单的图像识别示例：
import tensorflow as tf
# 构建模型
model = tf.keras.models.Sequential([
tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),
tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
tf.keras.layers.Flatten(),
tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
loss='sparse_categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
# 训练模型
model.fit(train_images, train_labels, epochs=5)
图片示例
这里有一个 TensorFlow 的图片示例：