TensorFlow/stable 是由 Google 开发的开源机器学习框架，旨在支持广泛的应用，包括但不限于深度学习。这个版本提供了稳定的 API 和工具，使得研究人员和开发者可以更容易地构建和部署机器学习模型。

特点

  • 高度可扩展性：支持在单机和多机环境中进行大规模计算。
  • 灵活的模型构建：允许用户构建复杂的神经网络和机器学习模型。
  • 丰富的工具和库：提供了大量预构建的模型和工具，如 Keras。
  • 跨平台支持：支持多种操作系统和硬件平台。

安装

要安装 TensorFlow/stable，请访问官方安装指南。

示例

以下是一个简单的 TensorFlow 模型示例：

import tensorflow as tf

# 创建一个简单的线性回归模型
model = tf.keras.Sequential([
  tf.keras.layers.Dense(10, activation='relu', input_shape=(32,)),
  tf.keras.layers.Dense(1)
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss='mean_squared_error',
              metrics=['mean_absolute_error'])

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10)

图片

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更多资源

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