人工智能-TensorFlow

TensorFlow 是一个非常流行的开源机器学习框架，它支持广泛的机器学习和深度学习任务。以下是使用 TensorFlow 完成机器学习和深度学习任务的基本步骤：

1. 安装 TensorFlow

首先需要安装 TensorFlow。可以通过 pip 命令来安装 TensorFlow：

pip install tensorflow

如果你使用的是 Python 虚拟环境，确保在激活的环境中安装。

2. 导入必要的库

在开始编写代码之前，需要导入 TensorFlow 和其他必要的库：

import tensorflow as tf
import numpy as np
from tensorflow.keras import layers

3. 准备数据

准备训练数据集和测试数据集。这包括数据清洗、特征选择、数据标准化等预处理步骤。

# 示例数据准备
X_train = np.array([[1], [2], [3], [4]], dtype=np.float32)
y_train = np.array([[0], [-1], [-2], [-3]], dtype=np.float32)

X_test = np.array([[5],