深度学习之TensorFlow的介绍与安装
TensorFlow是一个采用数据流图(data flow graphs)用于数值计算的开源软件库。它最初是由Google大脑小组的研发人员设计开发的,用于机器学习和神经网络方面的研究。但是这个系统的通用性使其也可以广泛的应用于其他的计算领域。
TensorFlow的命名是根据它的原理来的,Tensor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算。TensorFlow运行过程就是张量从图的一端流动到另一端的计算过程。张量从图中流过的直观图像是这个工具取名为“TensorFlow”的原因。
TensorFlow的特性:
(1)高度的灵活性:TensorFlow不是一个严格的“神经网络”库。只要你可以将你的计算表示为一个数据流图,你就可以使用它。
(2)可移植性:TensorFlow可以运行在台式机、服务器、移动设备等,可在多CPU和多GPU上运行,充分利用计算资源。
(3)TensorFlow提供了一套Python使用接口来构建和执行graphs,同样也提供了C++使用的接口(目前训练神经网络只支持python,C++接口智能使用已经训练好的模型)。未来还会支持JAVA、Go等。
(4)性能最优化:TensorFlow给予了线程、队列、异步操作等最佳的支持,它可以充分发挥你手上的硬件设备,充分利用多CPU和多GPU。
TensorFlow中的关键词理解:
1、图(Graph):图描述了计算的过程,TensorFlow使用图来表示计算任务。
2、张量(Tensor):表示数据,每一个Tensor是一个类型化的多维数组。
3、操作(op):图中的节点被称为op,一个op获得0个或多个Tensor,执行计算,产生0个或多个Tensor。
4、会话(Session):图必须在称之为“回话”的上下文中执行。“会话”将op分发到计算设备上去执行,例如CPU或者GPU
5、变量(Variable):运行过程中可以被改变,用于维护状态。
注意:TensorFlow的实现上会把图转换成分布式执行的操作,以充分利用计算资源。通常情况下,你不需要显示的指示CPU或者GPU。TensorFlow可以自动的进行检测,如果检测到GPU,它会使用第一个GPU来进行操作,如果你的机器上有多个GPU,为了使用除了第一个以外的GPU,你必须将op明确的指派给他们。
说了这么多该说说TensorFlow的安装了,安装前首先注意安装环境(这里只说windows):
1、Python的版本:我在装的时候费了不少劲,因为笔记本有点年数了,是32位的,但是windows下TensorFlow只支持Python3.5(3.6没有试过)注意啦,Python版本必须是64位python3.5。Python3.5 64位是没法装在32位的机器上的,幸亏我的电脑支持64位,又重装系统,估计现在32位系统也少了,不过这的确是一个坑。
2、那就是使用Anaconda3了,在Anaconda Navigator上安装就行了.
祝君好运!
不管做什么事情贵在坚持,坚持下来就成功了。
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