Python23 使用Tensorflow实现线性回归

TensorFlow 是一个开源的软件库，用于数值计算，特别适用于大规模的机器学习。它由 Google 的研究人员和工程师在 Google Brain 团队内部开发，并在 2015 年首次发布。TensorFlow 的核心是使用数据流图来组织计算，使得它可以轻松地利用多种不同的硬件平台，从普通的个人电脑到大型服务器，甚至包括移动设备和边缘设备。

1.Tensorflow的特点和使用场景

主要特点

1.灵活性和可扩展性：TensorFlow 支持多种不同的模型和算法，用户也可以定义自己的操作，使其适应几乎任何任务的计算需求。它可以运行在多种设备上，包括桌面、服务器、移动设备等。

2.自动微分：TensorFlow 提供自动微分功能，意味着系统可以自动帮你计算导数，这一点对于实现机器学习算法中的反向传播等技术尤为重要。

3.性能优化：TensorFlow 提供了多种工具和库，支持对计算图进行优化，能够自动使用 CPU 和 GPU 等硬件加速功能。

4.易于部署：TensorFlow 模型可以轻松地部署到多种平台，用户不需要在不同设备上重新编写代码。

5.大规模机器学习支持：TensorFlow 特别适用于从中到大规模的机器学习项目。

6.生态系统和社区：TensorFlow 拥有广泛的生态系统，包括各种工具、库和社区资源，可以帮助用户从数据准备到模型训练再到部署都得到支持。

使用场景

• 图像和视频处理：如图像识别、物体检测和视频分析。

• 自然语言处理：如语言翻译、情感分析和文本分类。

• 声音识别：如语音到文本的转换。

• 预测分析：如股票市场预测、能源需求预测等。

• 强化学习：如游戏和机器人控制系统的开发。

TensorFlow 也不断在发展，增加新功能和改进，例如 TensorFlow 2.x 版本对初学者更友好，简化了很多操作，强化了即时执行（eager execution）的特性，使得交互式开发更为直观和方便。

2.Tensorflow入门

创建一个TensorFlow常量并打印