欢迎来到 TensorFlow 的快速入门！本教程将带你了解如何使用 TensorFlow 构建和训练你的第一个机器学习模型。🎉
🧾 1. 安装 TensorFlow
首先，确保你已安装 TensorFlow。使用以下命令安装最新版本：
pip install tensorflow
📌 提示：如果你遇到安装问题，可参考 TensorFlow 官方安装文档 获取帮助。
🧠 2. 创建第一个模型
以下是一个简单的线性回归示例：
import tensorflow as tf
# 定义数据
x = tf.constant([1, 2, 3, 4], dtype=float)
y = tf.constant([0, -1, -2, -3], dtype=float)
# 构建模型
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(1, input_shape=[1])
])
model.compile(optimizer='sgd', loss='mse')
# 训练模型
model.fit(x, y, epochs=100)
📊 效果：模型会学习数据中的线性关系，最终输出类似 y = -x + 0.99 的拟合公式。
📈 3. 模型训练与评估
| 步骤 | 内容 |
|---|---|
| 训练 | 使用 .fit() 方法迭代优化模型参数 |
| 评估 | 通过 .evaluate() 检查模型在测试数据上的表现 |
| 预测 | 调用 .predict() 得到新数据的输出 |
🧠 小贴士：训练时若出现过拟合，可尝试添加正则化层（如 Dropout 或 L2）。
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