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

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

 

TensorflowGoogle研发的第二代开源的机器学习系统,支持PythonJavaC++Go等多种编程语言,以及CNNRNNGAN等多中深度学习算法。

Tensorflow目前支持WindowsLinuxMacOS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:SoftwareAnacondaScripts

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。

Tensorflow学习——1、安装和配置