TensorFlow安装配置，茫茫人海中一瞥

深度学习的框架，我们熟知的有caffe，torch和convnet。最近，Google又搞了一个TensorFlow，已经开源：http://www.tensorflow.org/。据说，谷歌的深度学习研究人员都在用TensorFlow，未来也将在机器学习产品中继续使用。那么，作为小码农的我需要紧跟时代的步伐啊，探索一下这个新家伙。

本博文分为两个部分，第一个部分介绍TensorFlow的安装，第二部分探索一下TensorFlow的基本使用知识。

一. TensorFlow的安装

个人觉得TensorFlow的安装比前几个框架的安装简单。小码农我的系统是Ubuntu15.04，这里介绍一下Ubuntu下安装TensorFlow的方法，代码如下：

<span style="font-size:14px;"># For CPU-only version
$ pip install https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.5.0-cp27-none-linux_x86_64.whl

# For GPU-enabled version (only install this version if you have the CUDA sdk installed)
$ pip install https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-0.5.0-cp27-none-linux_x86_64.whl</span>

需要注意的是系统已经安装好python，假如使用的GPU，还需要把GPU的驱动安装好。GPU驱动安装可参考：http://blog.csdn.net/helei001/article/details/46950853

如果你是其他的系统，请参考网页：http://www.tensorflow.org/get_started/os_setup.md

二. TensorFlow的基本使用

TensorFlow的使用与python的运算库一样，负责与硬件打交道的是session，用来驱动GPU或者CPU。话不多说，上代码：

<span style="font-size:14px;">import tensorflow as tf
# The value returned by the constructor represents the output of the Constant op.
matrix1 = tf.constant([[3., 3.]])

# Create another Constant that produces a 2x1 matrix.
matrix2 = tf.constant([[2.],[2.]])
product = tf.matmul(matrix1, matrix2)
sess = tf.Session()
result = sess.run(product)
print result

# Close the Session when we're done.
sess.close()</span>

参考链接：

http://www.tensorflow.org/get_started

推荐资料：

[1] first-contact-with-tensorflow

[2] http://learningtensorflow.com/

[3] https://hackerlists.com/tensorflow-resources/