1. TensorFlow 基础

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TensorFlow 基础 TensorFlow 基础详解 TensorFlow 核心概念 TensorFlow 的核心概念包括张量（Tensor）、变量（Variable）、操作（Operation）、图（Graph）和会话（Session）。张量（Tensor）： TensorFlow 的基本数据单元。可以理解为多维数组，具有数据类型（如 , ）和形状（Shape）。变量（Variable）：用于存储模型参数，在训练过程中会被更新。需要先初始化才能使用。操作（Operation）：对张量进行运算的单元，例如加法、乘法、激活函数等。图（Graph）： TensorFlow 的计算模型，描述了数据流动的过程。图由节点（操作）和边（张量）组成。