TensorFlow 是 Google 开发的开源机器学习框架，广泛应用于深度学习模型构建与训练。以下是学习路径与核心内容概览：
🚀 核心特性
- 易用性：提供高级 API（如 Keras）简化模型开发
- 灵活性：支持分布式计算与自定义硬件加速
- 生态丰富：集成 TensorFlow Lite（移动端）、TensorFlow.js（浏览器端）等多场景工具
📚 学习路径
- 基础安装：从 TensorFlow 官方文档 入手
- 核心概念：掌握张量操作、计算图与会话机制
- 实战项目：尝试图像分类（如 MNIST 数据集）与自然语言处理任务
- 进阶优化：学习模型量化、分布式训练与生产部署
🌐 扩展阅读
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📌 注意事项
- 保持代码简洁：使用
tf.keras构建模型时，注意层堆叠与编译配置 - 性能调优技巧：尝试 GPU 加速与混合精度训练提升效率
- 社区支持：加入 TensorFlow 中文社区 获取帮助