TensorFlow 代码示例

在这个部分，我们将展示一些TensorFlow的基本代码示例。TensorFlow是一个由Google开发的强大开源机器学习框架，它可以帮助你构建和训练各种机器学习模型。

安装TensorFlow

在开始之前，请确保你已经安装了TensorFlow。你可以使用以下命令来安装TensorFlow：

pip install tensorflow

示例代码

以下是一个简单的TensorFlow示例，它创建了一个简单的神经网络，用于回归任务。

import tensorflow as tf

# 定义模型
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')

# 训练模型
model.fit(tf.random.normal([1000, 32]), tf.random.normal([1000, 1]), epochs=10)

# 使用模型进行预测
predictions = model.predict(tf.random.normal([1, 32]))
print(predictions)

扩展阅读

如果你想要了解更多关于TensorFlow的信息，请访问我们的官方TensorFlow教程。

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