🧠 无论你是刚接触深度学习还是希望提升技能，TensorFlow都是一个强大的工具！以下是快速上手指南：

1. TensorFlow简介

TensorFlow是由Google开发的开源机器学习框架，支持从研究到生产全流程。

TensorFlow
✅ 主要特点： - 灵活的计算图系统 - 高性能分布式计算 - 与Keras无缝集成（点击查看[Keras教程](/tutorials/keras_introduction)）

2. 安装TensorFlow

📦 使用pip安装： 

pip install tensorflow

⚠️ 注意：确保已安装Python 3.8+环境
🔗 官方文档：TensorFlow中文官网

3. 基础示例：MNIST手写数字识别

💻 代码示例： 

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten

# 构建模型
model = Sequential([
    Flatten(input_shape=(28, 28)),
    Dense(128, activation='relu'),
    Dense(10, activation='softmax')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)

# 评估模型
model.evaluate(x_test, y_test)

📊 运行结果：准确率通常可达98%+
💡 尝试修改网络层数或激活函数，观察效果变化！

4. 高级功能

🚀 TensorFlow支持：

  • 自定义训练循环
  • 分布式训练（多GPU/TPU）
  • 模型保存与加载
  • 图像处理（如CNN卷积网络）
Convolutional_Neural_Network

5. 扩展阅读

📚 建议继续学习：

🎯 有任何问题欢迎在评论区提问，祝你学习顺利！