2、TensorFlow 101：入门指南

TensorFlow 101：入门指南

1. 什么是TensorFlow

TensorFlow是一个用于机器学习和深度学习问题的开源库，最初由谷歌为内部使用而开发，于2015年11月9日开源发布。2017年2月15日，TensorFlow 1.0版本发布。它可以通过数据模型、编程模型和执行模型来描述：
- 数据模型 ：由张量（tensors）组成，张量是TensorFlow程序中创建、操作和保存的基本数据单元。
- 编程模型 ：由数据流图或计算图组成。在TensorFlow中创建程序意味着构建一个或多个计算图。
- 执行模型 ：根据依赖条件按顺序触发计算图的节点。执行从直接连接到输入且仅依赖于输入存在的节点开始。

TensorFlow的API分为两个级别：
- 低级库（TensorFlow核心） ：提供非常细粒度的低级功能，可完全控制如何在模型中使用和实现该库。
- 高级库 ：提供高级功能，相对更容易学习和在模型中实现，例如TF Estimators、TFLearn、TFSlim、Sonnet和Keras。

2. 代码热身 - Hello TensorFlow

在深入学习之前，让我们编写一个简单的“Hello TensorFlow”代码作为热身练习。假设你已经安装了TensorFlow，如果没有安装，请参考