TensorFlow 核心概念
TensorFlow 是一个开源的机器学习框架，由 Google 开发。它提供了丰富的工具和库，用于构建和训练各种机器学习模型。以下是 TensorFlow 的一些核心概念：
变量 (Variables)
变量是 TensorFlow 中的基础数据结构，用于存储训练过程中需要更新的参数。例如，权重和偏置通常作为变量来处理。
张量 (Tensors)
张量是 TensorFlow 中的多维数组，是数据的基本单位。在 TensorFlow 中，所有的数据都是以张量的形式进行操作的。
操作 (Operations)
操作是 TensorFlow 中的函数，用于执行数学计算。例如，加法、乘法、矩阵乘法等都是操作。
会话 (Sessions)
会话是 TensorFlow 程序的运行环境，用于执行定义好的操作。通过会话，可以初始化变量、执行计算等。
图 (Graph)
图是 TensorFlow 中的核心概念，它表示了所有操作和变量的结构。在 TensorFlow 中，所有的计算都是在图上进行的。
损失函数 (Loss Functions)
损失函数用于衡量模型预测值与真实值之间的差异。在训练过程中，损失函数的值会随着模型参数的更新而减小。
优化器 (Optimizers)
优化器用于更新模型参数，以最小化损失函数。常见的优化器包括梯度下降、Adam 等。
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