tensorflow 基本概念

tensorflow 基本概念
TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Google开发和维护。

它提供了一个灵活的、可扩展的工具集，用于构建和部署机器学习模型。

TensorFlow的基本概念包括以下内容：
1. 张量（Tensors）：张量是TensorFlow中的基本数据单位，
可以理解为多维数组。

张量可以用来表示输入数据、模型参数等。

2. 计算图（Computational Graph）：计算图是TensorFlow的核心概念之一。

它是一个由节点（Operations）和边（Tensor）
组成的有向无环图，描述了数据流和操作之间的依赖关系。

3. 会话（Session）：会话是TensorFlow用来执行计算图的机制。

通过创建会话，可以将计算图分配到不同的设备上进行计算，并获得计算结果。

4. 变量（Variables）：变量是在计算图中可以自动更新的张量。

它通常被用来存储模型的参数，例如权重和偏置。

5. 损失函数（Loss Function）：损失函数是用来衡量模型预测
结果和真实值之间的差距的函数。

在训练过程中，通过最小化损失函数来优化模型的参数。

6. 优化算法（Optimization Algorithm）：优化算法是用来更新
模型参数的方法。

常见的优化算法包括梯度下降法、随机梯度下降法等。

这些基本概念共同构成了TensorFlow的核心框架，使得用户可以方便地定义、训练和部署机器学习模型。