最简单的Tensorflow实战入门教程 - 第一篇:Tensorflow的安装

近些年有关人工智能的话题相当火爆,深度学习、神经网络的应用也越来越多的深入到我们生活的方方面面。在众多深度学习框架当中,Tensorflow占有举足轻重的地位。

Tensorflow是一款由Google公司开发的深度学习框架,它把机器学习大量的算法进行了封装,可供开发人员在程序中直接调用,大大简化了代码复杂度及程序开发难度,并且因其开源,免费的特性,深受广大人工智能开发人员喜爱。

本教程特点:

本教程为实战课程,将结合代码讲解,引导刚刚接触Tensorflow的同学们快速上手,并实现自己的神经网络代码。

本教程重点在于讲解如何使用Tensorflow实现机器学习的相关模型,因此需要读者具备一定的知识储备:

  • Python的基本语法; (网络上有很多,可自行搜索查找)
  • 深度学习,神经网络,卷积神经网络,循环(递归)神经网络的基本知识和概念;(推荐吴恩达的机器学习及神经网络相关教程 https://study.163.com/instructor/1029176012.htm

本教程所用环境:

Windows 7 / Python3 (3.6.5) / Tensorflow1.12.0

由于人工智能相关软件框架更新较快,不同版本的代码会有差异,因此在开始教程之前,先把环境版本标注一下,避免因为版本差异而误导广大读者。

Tensorflow的安装

废话就不多说了,让我们直接开始教程,先教大家如何进行tensorflow的安装

方法一:如果机器上已经安装了Python3,则在cmd窗口中使用如下命令,系统会自动安装匹配的tensorflow版本。

pip3 install tensorflow

如果看到如下输出信息,就证明tensorflow已经安装成功

  

方法二:如果你是通过anaconda来管理你的开发环境的,那么可以直接通过conda的命令来安装tensorflow。

下面注释中是各个命令的简单讲解,网络上有很多anaconda的使用教程,我这里就不再赘述了。

## 显示tensorflow可用版本及其适用的平台
anaconda search -t conda tensorflow

## 在列表中选择一个适用于你的平台的版本,copy其在列表中的name,用下面的命令展示一下版本信息。
## 我选择的name是 anaconda/tensorflow
anaconda show anaconda/tensorflow

## 根据上面anaconda show命令中给出的安装命令,在命令框中执行
conda install --channel https://conda.anaconda.org/anaconda tensorflow

Tensorflow的版本检查

我们已经完成了tensorflow的安装,现在我们可以在Python环境中检验一下tensorflow的版本:

在cmd窗口中输入python,进入python环境,在python环境提示符下输入如下两个命令,即可看到输出的版本信息为'1.12.0'

import tensorflow
tensorflow.__version__

  

现在我们就可以在Python程序中,使用tensorflow框架了。

 

我的其他Tensorflow教程,持续更新中...

最简单的Tensorflow实战入门教程 - 第一篇:Tensorflow的安装

最简单的Tensorflow实战入门教程 - 第二篇:tensor的定义及基本运算

 

作者注:

  • 用pip安装tensorflow,有时候需要指定tensorflow的安装版本,则可以使用命令pip install tensorflow==1.12.0这个命令,其中的1.12.0为你要安装的版本号。
  • Tensorflow还有一个GPU加速版本,如果你有Nivda的独立显卡,可以考虑安装这个版本,可以大大加速神经网络的训练速度。安装命令和CPU版本类似: pip install tensorflow-gpu 
  • Anaconda是专注于数据分析的Python发行版本,包含了conda、Python等190多个科学包及其依赖项,其中conda是一套开源包和虚拟环境的管理系统,非常便于进行开发环境的管理,强烈推荐使用。
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