1.1 TensorFlow一般流程
使用TensorFlow时，必须准备样本数据集、变量、占位符和机器学习模型，然后进行模型训练，改变变量状态来提高预测结果。TensorFlow通过计算图实现上述过程。这些计算图是有向无环图，并且支持并行计算。接着TensorFlow创建损失函数，通过调整计算图中的变量来最小化损失函数。TensorFlow维护模型的计算状态，每步选代自动计算梯度。
使用TensorFlow时，必须准备样本数据集、变量、占位符和机器学习模型，然后进行模型训练，改变变量状态来提高预测结果。TensorFlow通过计算图实现上述过程。这些计算图是有向无环图，并且支持并行计算。接着TensorFlow创建损失函数，通过调整计算图中的变量来最小化损失函数。TensorFlow维护模型的计算状态，每步选代自动计算梯度。