你将把你学到的神经网络的知识,借助 TensorFlow ,一个 Google 开源的深度学习框架,应用在真实的数据集中。

你将使用 TensorFlow 来辨别 notMNIST 数据集。它是一个由 A 到 J 的英文字母图片组成的数据集,下面是一些示例。

 
 

你的目标是根据数据集中的图片,自动识别字母。在自己电脑上就可以完成这个项目。不过首先,你要安装 TensorFlow!

 

安装

跟往常一样,我们用 Conda 来安装 TensorFlow。你也许已经有了一个 TensorFlow 环境,但要确保你安装了所有必要的包。

OS X 或 Linux

运行下列命令来配置开发环境

conda create -n tensorflow python=3.5
source activate tensorflow
conda install pandas matplotlib jupyter notebook scipy scikit-learn
conda install -c conda-forge tensorflow

Windows

Windows系统,在你的 console 或者 Anaconda shell 界面,运行

conda create -n tensorflow python=3.5
activate tensorflow
conda install pandas matplotlib jupyter notebook scipy scikit-learn
conda install -c conda-forge tensorflow

Hello, world!

在 Python console 下运行下列代码,检测 TensorFlow 是否正确安装。如果安装正确,Console 会打印出 "Hello, world!"。现在还不需要理解这段代码做了什么,你会在下一节学到。

import tensorflow as tf

# Create TensorFlow object called tensor
hello_constant = tf.constant('Hello World!') with tf.Session() as sess:
# Run the tf.constant operation in the session
output = sess.run(hello_constant)
print(output)

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