带你使用 TensorFlow 进行机器学习研究

在此之前，我们介绍过用于自动微分的 TensorFlow API - 自动微分，优化机器学习模型的关键技术，这是机器学习的基本构建块。在今天的教程中，我们将使用先前教程中介绍的 TensorFlow 基础来进行一些简单的机器学习。TensorFlow 还包括一个更高级别的神经网络 API（tf.keras），它提供了有用的抽象来减少样板。我们强烈建议那些使用神经网络的人使用更高级别的 API。但是，在这个简短的教程中我们将从神经网络训练的基本原理来建立一个坚实的基础。设置import tensorflow as tftf.enable_eager_execution()变量TensorFlow 中的张量是不可变的无状态对象。然而，机器学习模型需要具有可变的状态：随着模型的训练，计算预测的相同代码应该随着时间的推移而表现不同（希望具有较低的损失 ………………………………