TensorFlow API 入门指南 🚀

TensorFlow 是 Google 开发的开源机器学习框架，其 API 提供了强大的工具用于构建、训练和部署机器学习模型。以下是核心功能与使用场景：

📌 主要模块概览

• 模型构建
  使用 tf.keras 或 tf.Module 创建神经网络模型，支持图结构定义与层配置

  

• 训练优化
  通过 tf.GradientTape 实现自动微分，结合 tf.keras 的训练循环进行模型优化

  

• 部署应用
  利用 tf.saved_model 导出模型，支持在移动端、边缘设备或生产环境部署

  

🧠 实战场景推荐

• 图像识别：结合 tf.data 加载数据集，使用 tf.keras 预训练模型
• 时间序列预测：通过 tf.keras 的 RNN/LSTM 层处理时序数据
• 自然语言处理：利用 tf.text 库进行文本处理与嵌入

📚 深入学习

如需了解更详细的使用方法，可访问 TensorFlow 官方文档 或查阅 API 参考手册。

💡 小贴士：尝试使用 tf.keras 的高级API快速搭建模型，或探索 tf.estimator 实现分布式训练！