Tensorflow学习——1、安装和配置

参考网址：http://www.tensorflownews.com/2018/03/20/tensorflow_1/

Anaconda参考：https://www.jianshu.com/p/eaee1fadc1e9

 

Tensorflow是Google研发的第二代开源的机器学习系统，支持Python，Java，C++，Go等多种编程语言，以及CNN、RNN、GAN等多中深度学习算法。

Tensorflow目前支持Windows、Linux和MacOS系统。

Tensorflow是基于N卡的机器学习算法，AMD显卡无法使用。

安装Tensorflow前先安装Anaconda，Anaconda介绍参考地址二。

Python

Python程序是解释执行的，因此要运行python程序，需要有一个python解释器，即安装好的python.exe。

在Python安装目录下，有个Lib文件夹，存放python自带的包或者安装的第三方包。

也就是说Python运行需要一个解释器和一个包的集合。

但是Python解释器分为2.0和3.0版本，两个版本的底层函数不通用，2.0的程序有可能在3.0上不兼容。

并且同一台机器上安装了2.0和3.0，在切换版本的时候，环境变量也要重新手工进行设置。

另外，开发好的程序，使用了第三方的包，如果要移植到另一台机器上运行，需要重新下载安装所有的第三方包。

Anaconda就是为了解决如上的两个问题而产生的。

Anaconda

Anaconda可以理解为内置集成了Python的一个平台软件，可以方便的进行Python各版本的管理和切换以及第三方包的安装问题。

Anaconda预装好了conda，某个版本的python,众多第三方package，科学计算工具等。

conda可以理解为一个命令行工具，其核心功能是包管理和环境管理。包管理主要是使用pip安装各种第三方包，环境管理是在个版本的python间切换。conda几乎将所有的工具和第三方包都当做package对待，甚至包括python和conda本身。

安装Anaconda

安装就比较简单了，这里选择Windows版的安装，一直下一步即可。

中间有一步，需要选择是否将Anaconda添加至环境变量PATH中，给出的解释是不推荐。

最后还有个提示是否安装Visual Studio Code，这是微软联合Anaconda退出的一个平台可以方便的使用Anaconda，这里直接跳过即可。

如果想在cmd中使用Anaconda命令，需要在PATH中设置环境变量。具体路径为Anaconda安装目录下的script文件夹。

例如：D:\Software\Anaconda\Scripts

安装完成之后，可以看到菜单栏多了如下应用：

　　Anaconda Navigator：打开后显示如下界面。

　　Anaconda Prompt：如果不想配置PATH环境变量，可以在这里用命令行执行包的安装命令。conda --version输出当前安装的conda版本。

　　Jupyter Notebook: 基于Web的交互式开发环境，可以在上边直接训练Python模型。

　　Spyder: 基于Python语言的、跨平台的、科学运算集成环境。

 

转载于:https://www.cnblogs.com/AI-U/p/10457811.html