欢迎来到 TensorFlow 入门教程页面！在这里，我们将带你一步步了解 TensorFlow，一个强大的开源机器学习库。

基础概念

TensorFlow 是由 Google 开发的，用于数据流编程的库，广泛应用于机器学习和深度学习领域。以下是 TensorFlow 的一些基础概念：

  • Tensor：TensorFlow 的核心数据结构，类似于多维数组。
  • Graph：TensorFlow 的计算图，包含了所有的操作和计算节点。
  • Session：用于执行计算图的环境。

快速开始

安装 TensorFlow

在开始之前，你需要先安装 TensorFlow。以下是在 Python 中安装 TensorFlow 的命令：

pip install tensorflow

创建第一个模型

以下是一个简单的 TensorFlow 模型示例，用于实现一个线性回归：

import tensorflow as tf

# 创建模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(1, input_shape=[1])
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='sgd', loss='mean_squared_error')

# 训练模型
x_train = [[1]]
y_train = [[2]]
model.fit(x_train, y_train, epochs=1000)

# 预测
print(model.predict([[3]]))

学习资源

为了更深入地了解 TensorFlow，以下是一些推荐的学习资源：

示例图片

TensorFlow 图标

TensorFlow

希望这个入门教程能帮助你开始 TensorFlow 的学习之旅！