TensorFlow 1.14 Python 版本介绍

TensorFlow是由Google开发的一种开源的机器学习框架。TensorFlow 1.14是TensorFlow的一个稳定版本，它支持Python 2.7和Python 3.5-3.7。

安装

可以通过pip来安装TensorFlow 1.14：

pip install tensorflow==1.14

如果你使用的是Anaconda环境，可以通过conda来安装：

conda install tensorflow=1.14

特性

TensorFlow 1.14保留了TensorFlow 1.x中的许多特性，其主要特点包括：

• 支持静态图和动态图
• 可定制的计算图和自动微分
• 丰富的扩展API，如TensorFlow Hub和TensorFlow Addons
• 高效的数据输入管道，尤其是对于大型数据集
• 分布式运算和高性能计算支持
• 高度可扩展

示例

以下是一个简单的TensorFlow 1.14代码示例，它实现了一个简单的线性回归模型：

import tensorflow as tf

# 构建计算图
x = tf.placeholder(tf.float32)
y = tf.placeholder(tf.float32)
w = tf.Variable([0.0], dtype=tf.float32)
b = tf.Variable([0.0], dtype=tf.float32)
y_pred = tf.add(tf.multiply(x, w), b)

# 定义损失函数
loss = tf.reduce_mean(tf.square(y_pred - y))

# 定义优化器
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01)
train_op = optimizer.minimize(loss)

# 训练模型
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    for i in range(100):
        _, l = sess.run([train_op, loss], feed_dict={x: [1, 2, 3], y: [3, 5, 7]})
        print("Step %d, Loss: %.4f" % (i, l))

    # 测试模型
    print(sess.run(y_pred, feed_dict={x: [4, 5, 6]}))

上述代码中，我们使用静态图构建了一个简单的线性回归模型，并通过梯度下降法优化模型参数，最终将模型应用于测试数据。这个代码示例展示了TensorFlow的主要特性。