TensorFlow简介

TensorFlow的流行让深度学习门槛变得越来越低，只要你有Python和机器学习基础，入门和使用神经网络模型变得非常简单。TensorFlow支持Python和C++两种编程语言，再复杂的多层神经网络模型都可以用Python来实现，如果业务使用其他编程也不用担心，使用跨语言的gRPC或者HTTP服务也可以访问使用TensorFlow训练好的智能模型。[1]

TensorFlow 的工作原理

TensorFlow是用数据流图(data flow graphs)技术来进行数值计算的。

数据流图是描述有向图中的数值计算过程。

有向图中，节点通常代表数学运算，边表示节点之间的某种联系，它负责传输多维数据(Tensors)。

节点可以被分配到多个计算设备上，可以异步和并行地执行操作。因为是有向图，所以只有等到之前的入度节点们的计算状态完成后，当前节点才能执行操作。[1]

TensorFlow的安装[3]

软硬件环境

操作系统：Ubuntu 16.04 LTS
硬件支持：TensorFlow with CPU support only.

这个文档是针对在没有NVIDIA GPU的机器上安装TensorFlow来写的。安装过程非常快（5-10分钟），所以即使你有一个NVIDIA GPU，也推荐先按这种方法安装。

在正式使用之前，如果你需要远程连接Ubuntu，则还需要在Ubuntu中安装ssh,具体请参考 Ubuntu不能远程连接的解决方案

安装方法

TensorFlow官网给出了4种安装方法，我们这里采用最简单的virtualenv安装
Virtualenv用来为一个应用创建一套“隔离”的Python运行环境。在实际开发中每个应用可能需要各自拥有一套“独立”的Python运行环境，virtualenv能够方便的为每个应用各自提供一个“独立”的Python运行环境，并且相互之间互不打扰。Virtualenv也是安装TensorFlow的神器。

具体步骤

执行如下命令，安装pip和virtualenv：

$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install python-pip python-dev python-virtualenv # for Python 2.7
$ sudo apt-get install python3-pip python3-dev python-virtualenv # for Python 3.n

创建一个新的virtualenv环境：

$ mkdir tensorflow
$ virtualenv --system-site-packages ~/tensorflow # for Python 2.7
$ virtualenv --system-site-packages -p python3 ~/tensorflow  # for Python 3.n

激活virtualenv环境：

$ source ~/tensorflow/bin/activate # bash, sh, ksh, or zsh
**执行完这条命令后，你的命令行会变成如下字样：
(tensorflow)$

确保pip已经安装（版本>=8.1):

(tensorflow)$ easy_install -U pip

执行下列命令，在virtualenv 环境中安装TensorFlow：

(tensorflow)$ pip install --upgrade tensorflow      # for Python 2.7
(tensorflow)$ pip3 install --upgrade tensorflow     # for Python 3.n
(tensorflow)$ pip install --upgrade tensorflow-gpu  # for Python 2.7 and GPU
(tensorflow)$ pip3 install --upgrade tensorflow-gpu # for Python 3.n and GPU

用一个小的程序来验证安装:

$ python

# Python import tensorflow as tf hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!') sess = tf.Session() print(sess.run(hello))

**如果出现下列警告，可以忽略它：(它们仅表示在当前的电脑中，有一种更好的编译tensorflow库的方法）

如果系统输出如下，则证明TensorFlow安装成功，可以写TensorFlow程序了！

第一个TensorFlow程序

$ python

>>> import tensorflow as tf
>>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
>>> sess = tf.Session()
>>> print sess.run(hello)
Hello, TensorFlow!
>>> a = tf.constant(10)
>>> b = tf.constant(32)
>>> print sess.run(a+b)
42
>>>

引自[2]

参考文档： [1] 不会停的蜗牛链接：http://www.jianshu.com/p/6766fbcd43b9

[2] TensorFlow 官方文档中文版 http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/get_started/os_setup.html

[3] TensorFlow 官方文档 https://www.tensorflow.org/install/install_linux

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