TensorFlow 入门教程

TensorFlow 是一个由 Google 开源的机器学习框架，广泛用于深度学习领域。本教程将带你入门 TensorFlow，了解其基本概念和使用方法。

安装 TensorFlow

首先，您需要在您的计算机上安装 TensorFlow。您可以通过以下命令进行安装：

pip install tensorflow

基本概念

TensorFlow 使用张量（Tensor）作为其数据结构。张量可以理解为多维数组，用于存储和操作数据。

张量操作

TensorFlow 提供了一系列操作，用于创建、转换和操作张量。

创建张量：使用 tf.constant() 函数可以创建一个常量张量。
转换张量：可以使用 tf.reshape()、tf.expand_dims() 等函数对张量进行转换。
操作张量：TensorFlow 提供了丰富的数学运算，如加法、乘法、求导等。

示例

以下是一个简单的 TensorFlow 示例，演示了如何创建一个张量并打印其值。

import tensorflow as tf

# 创建一个张量
tensor = tf.constant([[1, 2], [3, 4]])

# 打印张量
print(tensor)

深度学习模型

TensorFlow 提供了构建和训练深度学习模型的工具。以下是一个简单的神经网络模型示例。

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

# 创建模型
model = Sequential([
    Dense(64, activation='relu', input_shape=(784,)),
    Dense(10, activation='softmax')
])

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

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

扩展阅读

想要了解更多关于 TensorFlow 的知识，可以访问以下链接：