TensorFlow 是一个开源的机器学习框架，由 Google 开发。它可以帮助我们构建和训练各种机器学习模型。以下是 TensorFlow 的基础教程，帮助你入门。

安装 TensorFlow

在开始之前，你需要安装 TensorFlow。你可以从 TensorFlow 的官方网站下载并安装最新版本。

TensorFlow 官网

简单示例

以下是一个简单的 TensorFlow 示例，演示了如何创建一个线性回归模型。

import tensorflow as tf

# 创建 TensorFlow 图
x = tf.constant([1, 2, 3, 4], dtype=tf.float32)
y = tf.constant([1, 2, 3, 4], dtype=tf.float32)

# 创建线性模型
w = tf.Variable(tf.random.normal([1]))
b = tf.Variable(tf.zeros([1]))

# 定义损失函数
loss = tf.reduce_mean(tf.square(y - (w * x + b)))

# 定义优化器
optimizer = tf.optimizers.SGD(learning_rate=0.01)

# 训练模型
for _ in range(1000):
    with tf.GradientTape() as tape:
        predictions = w * x + b
        loss_value = loss(predictions, y)
    gradients = tape.gradient(loss_value, [w, b])
    optimizer.apply_gradients(zip(gradients, [w, b]))

print("w:", w.numpy())
print("b:", b.numpy())

更多资源

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