TensorFlow 文档

TensorFlow 是一个由 Google 开源的端到端开源机器学习框架，用于数据流编程。它支持广泛的机器学习任务，包括深度学习、自然语言处理和计算机视觉等。

快速开始

以下是一些 TensorFlow 的基本操作：

• 安装 TensorFlow：TensorFlow 安装指南
• 创建模型：使用 TensorFlow 的 API 创建和训练模型。
• 评估模型：使用测试数据评估模型的性能。
• 部署模型：将训练好的模型部署到生产环境中。

文档资源

• TensorFlow 官方文档
• TensorFlow 教程
• TensorFlow API 文档

示例

import tensorflow as tf

# 创建一个简单的神经网络模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='relu', input_shape=(32,)),
    tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss='binary_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10)

图片示例

TensorFlow logo

TensorFlow

总结

TensorFlow 是一个功能强大的机器学习框架，可以帮助你轻松实现各种机器学习任务。希望这份文档能帮助你快速上手 TensorFlow！