4、TensorFlow 机器学习入门与基础操作

TensorFlow 机器学习入门与基础操作

1. 机器学习与 TensorFlow 概述

在机器学习领域，TensorFlow 已成为专业人士和研究人员实现机器学习解决方案的首选工具。机器学习通过示例来开发专家系统，使其能够对新输入做出有用的判断。其一个关键特性是，随着训练数据的增加，性能往往会得到提升。多年来，学者们总结出了三种主要的机器学习原型：监督学习、无监督学习和强化学习。

当从机器学习的角度对现实世界的问题进行建模后，会有多种算法可供选择。在众多软件库和框架中，TensorFlow 凭借其由谷歌开发且拥有活跃社区支持的优势，成为了实现行业标准代码的便捷之选。以下是一些现实世界问题及其对应的算法：
| 现实世界问题 | 算法 |
| — | — |
| 降低数据维度，学习高维数据的潜在变量 | 自编码器 |
| 使用神经网络在环境中规划行动（强化学习） | Q - 策略神经网络 |
| 使用监督神经网络对数据进行分类 | 感知机 |
| 使用监督神经网络对现实世界图像进行分类 | 卷积神经网络 |
| 使用神经网络生成与观测结果匹配的模式 | 循环神经网络 |
| 预测自然语言查询的自然语言响应 | Seq2seq 模型 |
| 通过学习物品的效用对物品进行排序 | 排序算法 |

2. TensorFlow 基础操作

2.1 确保 TensorFlow 正常工作

在使用 TensorFlow 之前，需要确保其能正常运行。首先，按照附录中的步骤进行安装。然后创建一个名为 test.py 的新文件，并运行以下