TensorFlow 本地开发环境设置指南 🧰

欢迎使用 TensorFlow 的本地开发环境搭建教程！以下是关键步骤，帮助您快速开始：

1. 安装 TensorFlow

• Python 环境：推荐使用 Python 官方文档 搭建环境
• 安装命令：通过 pip install tensorflow 安装最新版本
• 虚拟环境：建议使用 虚拟环境配置指南 避免依赖冲突

2. 验证安装

python -c "import tensorflow as tf; print(tf.__version__)"

✅ 成功输出版本号表示安装完成

3. 开发工具推荐

• IDE：VS Code 官方文档 或 PyCharm
• Jupyter Notebook：安装教程 可直接运行代码
• 依赖管理：使用 requirements.txt 文件管理包版本

4. 常见问题排查

• 安装失败？检查 安装常见问题
• 环境变量配置错误？参考 环境变量设置教程
• 性能优化建议？查看 性能调优指南

5. 扩展学习

• 深入了解 TensorFlow 架构：TensorFlow 架构文档
• 学习使用 TensorBoard 进行训练监控
• 探索 TensorFlow 2.0 新特性 的完整指南

🌟 完成本地设置后，您可以通过 TensorFlow 示例代码库 开始实践项目！建议定期查看 TensorFlow 更新日志 保持环境最新。