TensorFlow安装

TensorFlow可以在各种操作系统上面安装。安装的时候要注意TensorFlow的类型,一种是普通的版本,仅支持CPU,安装简单。另外一种类型带GPU的,可以利用GPU来进行加速训练,安装起来相对复杂一些。如果刚开始使用,没有特别硬性的需求,推荐安装普通的版本。
   安装的时候可以使用pip安装,可以使用Anaconda进行安装。3.5.x和3.6.x版本的python,使用pip安装仅支持CPU的版本命令如下:
     pip3 install –upgrade tensorflow
安装GPU的版本,命令如下:
     pip3 install –upgrade tensorflow-gpu

GPU版本的安装:

可以参考这个博客:win10+cuda9.0+cuDNN 7.0+Tensorflow1.5(GPU)安装

CUDA(Compute Unified Device Architecture 统一计算架构),是由NVIDIA推出的一种集成技术。

cuDNN (cuda Deep Neural Network libary) 是NVIDIA设计的深度神经网络加速库。

TensorFlow的HelloWorld

import tensorflow as tf
c = tf.constant('Hello, World!')
with tf.Session() as sess:
print(sess.run(c))

程序中创建了一个Tensor常量,然后放在Session中运行。使用with as 语句是因为要初始化一些信息,以及执行结束后要关闭Session。

输入结果为:b'Hello, World!'

使用TensorFlow来编写你的程序

编写程序的时候可以使用高级别的API,你只需要了解TensorFlow中的Estimators类,以及知道如何导入数据。使用高级的API会非常的简单,它会帮你自动的构图,以及提供循环训练的过程。

使用低级别的API,那么你就需要了解诸如张量、变量、图和会话等知识。构建图,循环训练等一些列步骤都需要你自己来完成。

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