TensorFlow--Hello World

TensorFlow

Posted by CatchZeng on January 4, 2018

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简介

TensorFlow™ 是一个采用数据流图(data flow graphs),用于数值计算的开源软件库。节点(Nodes)在图中表示数学操作,图中的线(edges)则表示在节点间相互联系的多维数据数组,即张量(tensor)。它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算,例如台式计算机中的一个或多个CPU(或GPU),服务器,移动设备等等。TensorFlow 最初由Google大脑小组(隶属于Google机器智能研究机构)的研究员和工程师们开发出来,用于机器学习和深度神经网络方面的研究,但这个系统的通用性使其也可广泛用于其他计算领域。

概念介绍(数据流图、节点、线、张量)

数据流图节点线的有向图来描述数学计算。节点 一般用来表示施加的数学操作,但也可以表示数据输入(feed in)的起点/输出(push out)的终点,或者是读取/写入持久变量(persistent variable)的终点线表示节点之间的输入/输出关系。这些数据线可以输运“size可动态调整”的多维数据数组,即张量(tensor)。张量从图中流过的直观图像是这个工具取名为“Tensorflow”的原因。一旦输入端的所有张量准备好,节点将被分配到各种计算设备完成异步并行地执行运算。

数据流图

Hello World

学习新语言时,我们通常都会写一个Hello World,来熟悉开发环境的搭建。TensorFlow也不例外。接下来,我将带大家一步步搭建TensorFlow的环境,向世界问好!

1.安装Anaconda[后面说明为何选择Anaconda]

前往Anaconda下载安装包(这里以Mac系统为例,选择Python3.6version) Anaconda

2.启动Anaconda,选择环境点击创建,选择环境选项(这里以Python V3.5为例)

Anaconda

创建环境

环境选项

3.安装TensorFlow包

选择All

搜索TensorFlow并勾选

Apply

4.运行环境

Run

5.编写Hello World

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

Hello World

自此TensorFlow的环境已搭建完成!

为何选择Anaconda?

Python易用,但用好却不易,其中比较头疼的就是包管理和Python不同版本的问题,特别是当你使用Windows的时候。为了解决这些问题,就有了不少发行版的Python,比如WinPython、Anaconda等,这些发行版将python和许多常用的package打包,方便Pythoners直接使用。个人尝试了很多类似的发行版,因为Anaconda强大而方便的包管理与环境管理的功能,最终选择了它。

参考链接

https://www.tensorflow.org/install/

https://www.anaconda.com

http://python.jobbole.com/86236/