TensorFlow 是一个由 Google 开源的高级机器学习框架，旨在通过使用数据流图进行数值计算来加速各种机器学习算法。它广泛用于深度学习，是当前最受欢迎的机器学习库之一。
特点
- 灵活性和扩展性：TensorFlow 可以运行在多种平台上，包括 CPU、GPU 和 TPU，并支持多种编程语言，如 Python、C++ 和 Java。
- 强大的生态系统：TensorFlow 拥有一个庞大的社区和丰富的工具集，包括 TensorFlow Lite（移动和嵌入式设备上的 TensorFlow）、TensorFlow Extended（TensorFlow 的扩展，用于生产环境）等。
- 广泛的应用：TensorFlow 在图像识别、自然语言处理、语音识别、推荐系统等领域有着广泛的应用。
安装
要在您的系统上安装 TensorFlow，请访问 TensorFlow 官方网站。
快速开始
以下是一个简单的 TensorFlow 示例，用于训练一个线性回归模型：
import tensorflow as tf
# 创建一个线性回归模型
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=100)
# 评估模型
model.evaluate([1, 2, 3, 4, 5], [1, 2, 3, 4, 5])
学习资源
想要深入学习 TensorFlow，可以参考以下资源：