深度学习的框架,我们熟知的有caffe,torch和convnet。最近,Google又搞了一个TensorFlow,已经开源:http://www.tensorflow.org/。据说,谷歌的深度学习研究人员都在用TensorFlow,未来也将在机器学习产品中继续使用。那么,作为小码农的我需要紧跟时代的步伐啊,探索一下这个新家伙。
本博文分为两个部分,第一个部分介绍TensorFlow的安装,第二部分探索一下TensorFlow的基本使用知识。
一. TensorFlow的安装
个人觉得TensorFlow的安装比前几个框架的安装简单。小码农我的系统是Ubuntu15.04,这里介绍一下Ubuntu下安装TensorFlow的方法,代码如下:
需要注意的是系统已经安装好python,假如使用的GPU,还需要把GPU的驱动安装好。GPU驱动安装可参考:http://blog.csdn.net/helei001/article/details/46950853<span style="font-size:14px;"># For CPU-only version $ pip install https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.5.0-cp27-none-linux_x86_64.whl # For GPU-enabled version (only install this version if you have the CUDA sdk installed) $ pip install https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-0.5.0-cp27-none-linux_x86_64.whl</span>
如果你是其他的系统,请参考网页:http://www.tensorflow.org/get_started/os_setup.md
二. TensorFlow的基本使用
TensorFlow的使用与python的运算库一样,负责与硬件打交道的是session,用来驱动GPU或者CPU。话不多说,上代码:
<span style="font-size:14px;">import tensorflow as tf # The value returned by the constructor represents the output of the Constant op. matrix1 = tf.constant([[3., 3.]]) # Create another Constant that produces a 2x1 matrix. matrix2 = tf.constant([[2.],[2.]]) product = tf.matmul(matrix1, matrix2) sess = tf.Session() result = sess.run(product) print result # Close the Session when we're done. sess.close()</span>
参考链接:http://www.tensorflow.org/get_started