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TensorFlow是由Google Brain团队开发的开源机器学习框架,致力于数据流图的自动微分和深度神经网络计算。它跨平台且灵活,广泛用于构建、训练和部署机器学习模型。TensorFlow 2.x 中默认启用了Eager Execution模式,使得操作更加直观和易于调试。通过 Python 的pip工具可以轻松安装TensorFlow。文章介绍了创建及操作张量、构建与训练神经网络模型,并利用Keras API简化模型开发。此外,还详细说明了模型的编译、训练、评估、保存和加载过程。我们以MNIST数据集为例,演示了从数据导入到模型评估的完整流程,帮助读者理解和实践。希望通过这篇指南,读者能对TensorFlow有深入的了解和实际应用能力。
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