TensorFlow比不过Pytorch？Tensorflow会被代替吗？_tensorflow安装

曾经火火爆全网的Tensorflow深度学习框架现在被弃之，原本先入为主的TensorFlow缘何被PyTorch后来居上？在人工智能机器深度学习神经网络领域，谷歌团队已经历了第一代专有机器学习系统DistBelief（TensorFlow的前身）的部署，所以当TensorFlow进入工业领域之时，优势非常大。但是后来的市场变化，PyTorch在开发者社区大受欢迎，以至于其在学术研究领域全面胜出，而TensorFlow的优势也正逐渐为之蚕食。

 那么，Tensorflow会被代替吗？

一、Tensorflow的安装

在安装TensorFlow之前，可以先安装一些有用的Python软件包。这些包将在下一章中讲解，它们可以使开发环境使用起来更加简单。

通过以下命令开始安装一些有关数据操作、分析和可视化的库。

sudo apt-get update && apt-get install -y python-numpy python-scipy python-nose python-h5py python-skimage 
python-matplotlib python-pandas python-sklearn python-sympy
sudo apt-get clean && sudo apt-get autoremove
sudo rm -rf /var/lib/apt/lists/*

也可以安装更多有用的工具库，比如虚拟环境（virtual environment）、Jupyter、Notebook等。

sudo apt-get update 
sudo apt-get install git python-dev python3-dev python-numpy python3-numpy build-essential python-pip python3-pip python-virtualenv swig python-wheel libcurl3-dev 
sudo apt-get install -y libfreetype6-dev libpng12-dev 
pip3 install -U matplotlibipython[all] jupyter pandas scikit-image

最后，通过使用以下命令安装TensorFlow的GPU版。

pip3 install --upgrade tensorflow-gpu

接下来，使用Python来验证TensorFlow是否安装成功。

python3 
>>> import tensorflow as tf 
>>> a = tf.constant(5) 
>>> b = tf.constant(6) 
>>> sess = tf.Session() 
>>> sess.run(a+b) 
// this should print bunch of messages showing device status etc. // If everything goes well, you should see gpu listed in device 
>>> sess.close()

如果安装成功将会在终端中看到以下内容。

 二、了解两大框架

人工智能框架TensorFlow的初始版本源于2015年，由谷歌大脑团队开发并发布在Apache 2.0开源许可证下。TensorFlow是谷歌大脑的第二代机器学习工具，谷歌旗下部署的商业应用包括搜索、图片、地图、广告、翻译等等都与此有关。一个显著的例子是，近年来深度学习神经网络的发展，各国语言文字翻译（机翻）准确度的提高，TensorFlow在其中起到了重要作用。
PyTorch是由科技公司Meta人工智能团队开发的开源Python机器学习工具，它的出现比TensorFlow晚了近一年，但它兼收并蓄地改进了当时主流的包括其他几个AI框架Caffe、Torch，由此开发的基于自动微分，且使用动态计算图的新一代AI框架。PyTorch起步之初就迎合了大量开发者的需求与习惯，逐渐成长为与TensorFlow并列的最受欢迎的两大AI框架之一。

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