TensorFlow入门与实战：开源机器学习框架精髓

TensorFlow入门与实战：开源机器学习框架精髓

1. 背景介绍

1.1 人工智能与机器学习的兴起

在过去的几十年里，人工智能(AI)和机器学习(ML)技术取得了长足的进步,并逐渐渗透到我们生活的方方面面。从语音助手到自动驾驶汽车,从个性化推荐系统到医疗诊断,AI和ML已经成为推动科技创新的核心动力。

1.2 机器学习框架的重要性

机器学习算法通常涉及大量的数据处理、模型训练和预测过程,这需要强大的计算能力和高效的并行化实现。因此,易于使用且高度可扩展的机器学习框架变得至关重要。

1.3 TensorFlow简介

TensorFlow是由Google Brain团队开发的开源机器学习框架,最初于2015年开源。它提供了一个用于数值计算的编程系统,使开发人员能够轻松构建和部署机器学习模型。TensorFlow支持多种编程语言,如Python、C++、Java和Go,并且可以在多种环境下运行,包括台式机、服务器、移动设备和边缘设备。

2. 核心概念与联系

2.1 张量(Tensor)

张量是TensorFlow的核心概念,它是一种多维数组或列表。张量可以表示各种数据类型,如标量(0阶张量)、向量(1阶张量)、矩阵(2阶张量)和更高阶的张量。