11、TensorFlow入门与实践

TensorFlow入门与实践

1. 引言

TensorFlow 是一个强大的开源库，主要用于构建和训练深度学习模型。它允许用户通过计算图定义数学函数，并计算这些函数的梯度。TensorFlow 支持在多个图形处理单元（GPU）上分布式地训练大型模型，同时也提供了通过 TensorBoard 工具可视化计算图和其他指标的功能。本文将详细介绍 TensorFlow 的核心概念和使用方法，帮助读者掌握如何使用 TensorFlow 构建和训练深度学习模型。

2. TensorFlow 基础

2.1 计算图与会话

TensorFlow 中的所有计算都通过计算图（computational graph）来表示。计算图由节点（operations）和边（edges）组成，其中节点表示操作，边表示数据流。计算图的执行需要在一个会话（session）中进行。下面是一个简单的例子，展示了如何定义和执行计算图：

import tensorflow as tf

# 定义常量
a = tf.constant(1.0, name='a')
b = tf.constant(2.0, name='b')
c = tf.constant(3.0, name='c&#