1、关于Tensorflow

国际惯例,先来个总体的简要介绍,摘自一个很强大的TensorFlow中文学习网站(http://www.tensorfly.cn/)的简介

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。节点(Nodes)在图中表示数学操作,图中的线(edges)则表示在节点间相互联系的多维数据数组,即张量(tensor)。它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算,例如台式计算机中的一个或多个CPU(或GPU),服务器,移动设备等等。TensorFlow 最初由Google大脑小组(隶属于Google机器智能研究机构)的研究员和工程师们开发出来,用于机器学习和深度神经网络方面的研究,但这个系统的通用性使其也可广泛用于其他计算领域。

TensorFlow具有高度的灵活性、真正的可移植性、将科研与产品联系在一起、自动求微分、多语言支持、性能最优化。

2、环境

本文是在windows下的,linux下的他日再补充

推荐使用anaconda环境安装,官方的网站速度很慢,推荐一个清华大学的镜像:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/,windows系统安装TensorFlow环境要求Python3.5+,所以在下载ananonda4.2+,ananonda版本有ananonda2和ananonda3的,相应的对应的Python环境就是2.x和3.x。这一点一定要注意。

3、安装Tensorflow

命令行中,通过conda安装

首先建立tensorflow环境,执行

conda create -n tensorflow python=3.6(当前系统python环境是哪个版本就写哪个版本)

其次,激活tensorflow, 执行命令:

activate tensorflow

下面是正式安装,其实与conda中安装其它包类似,执行命令:conda install tenforflow即可,数秒后会提示一些包(tensorflow所依赖的一些包,如mkl,numpy等)会被安装,另外一些包会被升级,根据提示输入y,确定即可,后续会看到下载进度及安装的提示。

提示,因为MKL库较大,且下载速度可能会较慢,整个过程会比较长。

如果安装过慢或者出现失败,可以根据上述提示下载需要安装的包然后手动安装,包下载地址:http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/,下载的whl包可以通过pip直接安装,即pip install xxx.whl即可。

4、测试安装结果

打开idle(anaconda 所安装的idle),尝试导入

import tensorflow as tf

如果未报任何错误,表明已经成功安装

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