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Tensorflow TensorFlow 实战详解：从基础到进阶 1. TensorFlow 核心概念 在开始代码实践之前，理解 TensorFlow 的核心概念至关重要： Tensor (张量): TensorFlow 的基本数据单元。可以理解为多维数组，可以是标量（0维）、向量（1维）、矩阵（2维）或更高维度的数组。 Graph (图): TensorFlow 程序的核心。它定义了计算流程，由节点（Operation）和边（Tensor）组成。节点表示操作，边表示数据流。 Session (会话): 用于执行 TensorFlow 图的上下文。在会话中，你可以输入数据，运行图，并获取结果。 Variable (变量): 用于存储模型参数。在训练过程中，变量的值会被不断更新。 Operation (操作): 图中的节点，代表一个计算单元，例如加法、乘法、激活函数等。 Placeholder (占位符): 用于在运行时提供输入数据。在定义图时，你可以先定义占位符，然后在运行会话时，通过 传入数据。 2. TensorFlow 代码实践：基础篇 2.1 安装 TensorFlow 首先，你需要安装 TensorFlow。推荐使用 pip 安装： 如果你需要 GPU 支持，可以安装 版本： 2.2 创建 TensorFlow 常量和变量 2.3 执行基本运算 2.
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