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### TensorFlow 官方文档和教程

#### 学习资源概述

对于希望深入了解 TensorFlow 的开发者而言，官方提供了丰富的学习资料。新手可以从官方入门指南开始，在虚拟环境中安装 TensorFlow 后即可按照指导进行实践操作[^4]。

#### 使用 TensorFlow Core 构建模型

TensorFlow 提供了两种主要方式来构建机器学习模型：一种是通过高层级 API 如 Keras 实现快速开发；另一种则是基于底层机制——即利用张量(Tensor) 和变量(Variable)，这涉及到更复杂的编程逻辑以及对框架内部运作的理解。后者允许用户自定义网络结构并执行细粒度控制，适合于研究型项目或是需要高度定制化的应用场景[^1]。

#### 示例代码展示

下面是一个简单的例子展示了如何使用 Python 创建一个线性回归模型：

import tensorflow as tf

# Define the model parameters.
W = tf.Variable([.3], dtype=tf.float32)
b = tf.Variable([-.3], dtype=tf.float32)

# Define input and output placeholders.
x = tf.placeholder(tf.float32)
linear_model = W * x + b
y = tf.placeholder(tf.float32)

# Loss function definition.
loss = tf.reduce_sum(tf.square(linear_model - y))

# Optimizer setup to minimize loss.
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01)
train = optimizer.minimize(loss)

# Training data preparation.
x_train = [1, 2, 3, 4]
y_train = [0, -1, -2, -3]

init = tf.global_variables_initializer()
sess = tf.Session()

sess.run(init)
for i in range(1000):
    sess.run(train, {x: x_train, y: y_train})

curr_W, curr_b, curr_loss = sess.run([W, b, loss], {x: x_train, y: y_train})
print(f"W: %s b: %s loss: %s"%(curr_W, curr_b, curr_loss))

此段代码实现了基本的线性拟合过程，并通过梯度下降算法调整权重参数以最小化预测误差[^3]。