欢迎来到 TensorFlow 的学习之旅！无论你是机器学习新手还是有经验的开发者，本教程都将帮助你快速上手。TensorFlow 是一个开源的机器学习框架，广泛用于构建和训练各种深度学习模型。

快速开始步骤 ✅

  1. 安装 TensorFlow
    首先，确保你的环境中已安装 TensorFlow。可以通过以下命令安装： 

    pip install tensorflow

    📌 点击此处查看详细安装指南

  2. 第一个程序：Hello World
    让我们从一个简单的示例开始： 

    import tensorflow as tf

# 创建一个常量操作
hello = tf.constant("Hello, TensorFlow!")

# 启动默认图，开始会话
with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(hello))

    🖼️

    TensorFlow_Logo

  3. 构建神经网络模型
    使用 Keras API 构建一个简单的模型： 

    model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='relu', input_shape=(None, 5)),
    tf.keras.layers.Dense(1)
])
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')

    📌 了解更多关于 Keras 的用法

学习资源 📚

小贴士 💡

  • 使用 tf.constant 定义数据流图节点
  • tf.Session() 是执行计算的核心
  • 推荐从简单示例逐步深入复杂模型

继续探索，你会发现 TensorFlow 的强大功能！🧠💻