🎉 TensorFlow 基础教程（高级路径）

1. 安装与环境配置

• 使用 pip install tensorflow 安装最新版本
• 推荐使用 Colab 在线环境实践
• 确保已安装 Python 3.7+ 和 GPU 支持（如需加速训练）

2. 核心概念

• 张量（Tensor）：数据的基本载体，如 tf.constant([1,2,3])
• 计算图（Graph）：操作（Operation）和张量组成的有向图
• 会话（Session）：执行计算图的运行环境

3. 代码示例

import tensorflow as tf

# 创建张量
a = tf.constant(2)
b = tf.constant(3)

# 定义计算
c = tf.add(a, b)

# 运行会话
with tf.Session() as sess:
    result = sess.run(c)
    print("结果:", result)  # 输出: 结果: 5

4. 扩展学习

• TensorFlow 入门指南（推荐新手先了解基础）
• 高级机器学习教程（进阶内容包含自定义训练循环）
• 官方文档（获取最新 API 信息）

5. 常见问题

• 如何在 CPU 上运行？
  设置 tf.config.set_visible_devices([], 'GPU') 后重启会话
• 为什么出现内存不足错误？
  可尝试使用 tf.keras.utils.get_custom_objects() 优化内存使用