TensorFlow 是一个开源的软件库，用于数据流编程和不同的深度学习应用。以下是一些 TensorFlow 的基础知识。
1. 简介
TensorFlow 提供了灵活的架构来构建和训练机器学习模型。它可以在多种平台上运行，包括 CPU、GPU 和 TPU。
2. 安装
要安装 TensorFlow，你可以使用 pip：
pip install tensorflow
3. 简单示例
以下是一个简单的 TensorFlow 示例，用于创建一个线性回归模型。
import tensorflow as tf
# 创建一个线性模型
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(units=1, input_shape=[1])
])
# 编译模型
model.compile(optimizer='sgd', loss='mean_squared_error')
# 训练模型
model.fit([1, 2, 3, 4, 5], [1, 2, 3, 4, 5], epochs=10)
# 评估模型
model.evaluate([1, 2, 3, 4, 5], [1, 2, 3, 4, 5])
4. 资源
如果你想要了解更多关于 TensorFlow 的信息，可以访问我们的 TensorFlow 教程。