TensorFlow 教程入门指南 🚀

什么是 TensorFlow？

TensorFlow 是 Google 开发的开源机器学习框架，支持从研究到生产全流程的深度学习模型开发。其核心特点包括：

⚙️ 灵活的计算图系统：支持动态和静态图模式
📊 丰富的预训练模型库：包含 CNN、RNN 等经典架构
🌐 多平台部署能力：支持云端、移动端和嵌入式设备

📌 想了解更多 TensorFlow 基础概念？点击这里 → /zh/tutorials/tensorflow_intro

快速入门示例

1. 安装 TensorFlow

pip install tensorflow

🔧 安装后可通过以下命令验证版本：

import tensorflow as tf
print(tf.__version__)

2. 简单神经网络

# 💻 代码示例
import tensorflow as tf

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')
# 使用合成数据进行训练
history = model.fit(data, labels, epochs=10)

常用功能模块

📈 TensorBoard：可视化训练过程与模型结构
🧠 Keras API：简化模型构建流程
🔄 分布式训练：支持多 GPU/TPU 协同计算

扩展学习路径

📚 建议按以下顺序深入学习：