Tensroflow应用快速入门(一)

在真正的教程开始之前,先将我之前写的两个小教程给大家看一下,以便对tensorflow的实现过程有一个整体性的理解。

这两篇教程最初发表于我的个人网站:点击打开链接

第一步安装anaconda,第二步cpu版直接pip install tensorFlow,若安装不上可以考虑清华的镜像,网上有很多教程,此处不做过多讲解。第三步命令行输入python,进入python环境,然后import tensorFlow as tf,若能导入成功,则表明安装成功。建议初学者先拿cpu版练手,以后需要了再装gpu版本即可。

 

Tensorflow使用的的一般流程是:

1、定义计算方法

2、运行出结果

总结六个字即是:先定义,后运行。

 

下面以一段小程序来体会一下这个过程:

#导入tensorflow包
import tensorflow as tf
#定义变量
a=tf.constant([1.0,2.0],name="a")
b=tf.constant([2.0,3.0],name="b")
#定义计算方法
result=a+b
#开启会话,运行
sess=tf.Session()
a=sess.run(result)
#打印结果
print(a)
上面的程序虽然简单,但是跟后面实现神经网络的基本思路是一一对应的 :

Tensroflow应用快速入门(一)_第1张图片

相关代码已经上传到github:https://github.com/pkulics/teach_NLP/tree/master/simple_introduction

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