TensorFlow 入门教程

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，这是一个强大的开源机器学习框架，用于数据分析和深度学习。

基础概念

TensorFlow 提供了以下基础概念：

• 张量（Tensor）：数据的多维数组。
• 节点（Operation）：执行计算任务的单元。
• 图（Graph）：由节点和边组成的计算流程。

快速开始

安装 TensorFlow

首先，您需要在您的计算机上安装 TensorFlow。您可以访问 TensorFlow 官方网站 获取详细的安装指南。

创建第一个模型

以下是一个简单的 TensorFlow 模型示例，用于实现线性回归：

import tensorflow as tf

# 创建一个线性模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(units=1, input_shape=[1])
])

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

# 训练模型
model.fit([1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4], epochs=100)

# 评估模型
print(model.evaluate([5], [5]))

模型预测

您可以使用以下代码对新的数据进行预测：

print(model.predict([6]))

扩展阅读

如果您想要深入了解 TensorFlow，以下是一些推荐的学习资源：

• TensorFlow 官方文档
• TensorFlow 教程

希望这个入门教程能够帮助您开始使用 TensorFlow！🚀