TensorFlow 入门教程 🧠

TensorFlow 是 Google 开发的开源机器学习框架，广泛应用于深度学习领域。以下是一个基础指南，帮助你快速上手：

1. 安装 TensorFlow

• Python 环境：使用 pip install tensorflow 安装最新版本
• 命令行工具：访问 TensorFlow 官方安装文档 获取详细说明
• GPU 加速：确保已安装 NVIDIA CUDA 工具包（如需）

2. 核心概念

• 张量（Tensor）：数据的多维数组形式
• 计算图（Graph）：定义运算流程的可视化结构
• 会话（Session）：执行计算图的运行环境

3. 示例代码

import tensorflow as tf

# 创建一个简单的神经网络
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='relu', input_shape=(5,)),
    tf.keras.layers.Dense(1)
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

# 训练模型
model.fit([[1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 8, 9, 10]], [0, 1], epochs=10)

4. 应用场景

• 📊 图像识别：点击查看图像处理教程
• 📖 自然语言处理：了解 NLP 基础知识
• 📈 时间序列预测：使用 RNN 或 LSTM 模型

5. 扩展学习

• 深入学习 TensorFlow 高级功能：访问 TensorFlow 高级教程
• 探索其他框架对比：查看 PyTorch 简介