TensorFlow 核心概述 🧠

TensorFlow 是一个开源机器学习框架，广泛用于训练和部署机器学习模型。以下是其核心概念与功能的简要介绍：

1. 计算图（Computational Graph）

TensorFlow 通过计算图（计算图_结构）定义和执行计算流程。

计算图由节点（操作）和边（张量）组成，支持分布式训练与高效计算。

2. 张量（Tensor）

张量是 TensorFlow 的核心数据结构（张量_数据结构）。

多维数组可表示标量、向量、矩阵等，是模型数据流动的基础。

3. 会话（Session）

会话用于运行计算图（会话_执行）。

通过 `tf.Session()` 管理资源，支持本地或远程设备的计算执行。

4. 核心组件

• Keras：高级API，简化模型构建流程
• TensorBoard：可视化工具，监控训练过程（点击查看 TensorBoard 使用指南）
• 分布式计算：支持多GPU/TPU加速与集群部署

5. 扩展阅读

如需深入了解 TensorFlow 的核心架构，可参考：TensorFlow 核心概念详解

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注：本文内容基于 TensorFlow 官方文档中文版，图片关键词已按规则替换空格为下划线。