TensorFlow 在 Jupyter 中的应用指南 🧠

TensorFlow 是 Google 开发的开源机器学习框架，结合 Jupyter Notebook 可实现高效的代码调试与可视化。以下是关键使用场景与资源：

📌 安装 TensorFlow

1. Python 环境：确保已安装 Python 3.7+
2. pip 安装：

   pip install tensorflow
   

3. Jupyter 支持：

   pip install jupyter
   

🧪 快速上手示例

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models

# 创建简单神经网络
model = models.Sequential([
    layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(32,)),
    layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# 显示模型结构
model.summary()

📚 推荐学习路径

• TensorFlow 官方教程
• Jupyter Notebook 高级用法
• 深度学习实战案例

⚠️ 注意事项

1. GPU 加速需配置 CUDA 环境（推荐参考 TensorFlow GPU 指南）
2. 内存不足时可使用 tf.config.experimental.set_memory_growth 优化
3. 代码性能监控建议使用 TensorBoard

💡 尝试在 Jupyter 中运行 MNIST 手写识别示例 可快速验证环境配置是否成功。