TensorFlow 教程文档

TensorFlow 是一个开源的机器学习框架，由 Google Brain 团队开发。它旨在简化机器学习的应用开发。以下是一些 TensorFlow 的基础教程。

快速开始

安装 TensorFlow：首先，您需要在您的机器上安装 TensorFlow。您可以访问 TensorFlow 官方安装指南了解如何进行安装。
Hello World：创建一个简单的 TensorFlow 程序，输出 "Hello, TensorFlow!"。
数据加载：学习如何加载数据集，并使用 TensorFlow 进行预处理。

高级教程

神经网络基础：了解神经网络的基本概念，包括神经元、层和前向传播。
TensorFlow 模型构建：学习如何使用 TensorFlow 构建和训练模型。
TensorBoard：使用 TensorBoard 监控和调试您的模型。

示例代码

import tensorflow as tf

# 创建一个简单的线性模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='relu', input_shape=(32,)),
    tf.keras.layers.Dense(1)
])

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

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10)

更多资源

如果您需要更多的帮助，请访问 TensorFlow 官方文档。