Tensorflow简单实践系列(一):安装和运行

TensorFlow 是谷歌开发的机器学习框架。

安装 TensorFlow

直接使用 pip 安装即可,添加豆瓣镜像可以加快速度:

pip install tensorflow -i https://pypi.douban.com/simple

如果有 GPU 可以充分利用,安装:

pip install tensorflow-gpu -i https://pypi.douban.com/simple

目前我使用的 TensorFlow 版本是  tensorflow==1.14. ,目前 TensorFlow 不支持 3.7 及以上的版本。我的 Python 版本使用的是 3.6

认识 TensorFlow 包

TensorFlow 包有两个主要的目录:corecontrib。core 是包含核心模块的目录,contrib 是尚未归入到 core 的目录(可能随时会归入)。

认识其中重要的包名:

  • tensorflow:TensorFlow 的主包
  • tf.train:优化器、与训练有关的类
  • tf.nn:神经网络类及其数学运算
  • tf.layer:多层神经网络的相关函数
  • tf.contrib:包含不稳定或者实验性的代码
  • tf.image:图像处理函数
  • tf.estimator:提供训练和评估的高级抽象的工具
  • tf.logging:记录日志的工具
  • tf.summary:生成总结的工具
  • tf.metrics:评估机器学习结果的函数

跑一个 TensorFlow 应用

说了这么多,写点实际的代码跑一下 TensorFlow 应用。

 import tensorflow as tf

 # 创建一个张量
msg = tf.string_join(["Hello ", "TensorFlow!"])
# 发起一个会话
with tf.Session() as sess:
print(sess.run(msg))

输出:

b'Hello TensorFlow!'

TensorFlow 中张量用于存储数据,而会话用于真正执行数据运算操作。

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