随着人工智能和机器学习的日益发展，越来越多的开发者开始探索使用不同的技术构建机器学习算法和应用程序。而PHP作为一门通用性语言，也逐渐应用于人工智能领域。本文将介绍如何使用PHP和TensorFlow创建机器学习模型和神经网络应用程序，帮助开发者更好的掌握这项技术。

PHP是一门脚本语言，适用于Web开发，可用于服务器端脚本，也可以运行在命令行模式下。常用于动态网页开发，其语法灵活简单，可靠性高。

TensorFlow是谷歌公司的开源机器学习框架，主要用于构建大规模机器学习算法和深度学习模型。TensorFlow有很好的分布式计算能力，并支持多种平台和编程语言。TensorFlow的深度学习模块tf.keras提供了快速、易用、模块化的Python API来构建、训练、评估和部署生产就绪的深度学习模型。

本文将介绍TensorFlow的PHP接口—tf_php，允许开发者在PHP中使用TensorFlow功能。

在开始使用tf_php之前，需要安装TensorFlow和tf_php，安装步骤如下：

使用tf_php创建机器学习模型可以体验到TensorFlow的强大功能，并且不需要了解Python语言。下面将简要介绍如何使用tf_php创建机器学习模型。

首先，导入tf_php扩展：

然后，创建一个包含数百万数字的随机矩阵：

接下来，使用tf_php创建机器学习模型：

基于tf_php，可以创建各种神经网络应用程序，例如图像分类、自然语言处理、视频处理等。

下面我们将介绍如何使用tf_php创建一个情感极性分析应用程序。该应用程序将输入一条英文评论，并预测它的情感极性为正面或负面。

首先，导入必要的类：

然后，编写情感极性分析应用程序：