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]

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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，我们这里给出了常用的三种，大家根据情况选用：

• CentOS7利用pip快速安装TensorFlow
• CentOS7利用docker安装TensorFlow
• Ubuntu利用virtualenv安装TensorFlow

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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