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01-Tensorflow简介，Anaconda安装，Tensorflow的CPU版本安装.md

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Anaconda安装

1）Window、MacOS、Linux 都已支持 Tensorflow。

2）Window 用户只能使用 python3.5(64bit)。MacOS、Linux 支持 python2.7 和 python3.3+。

3）有 GPU 可以安装带 GPU 版本的，没有 GPU 就安装 CPU 版本的。

4） 推荐安装 Anaconda，pip 版本大于 8.1。

在学习过程中，建议使用 Jupyter Notebook 编程（当然也可以用其他工具，如 PyCharm），因安装完 Anaconda 自带 Jupyter Notebook，可以找到直接打开即可开始。

打开之后会打开默认浏览器，地址http://localhost:8888，然后就可以在浏览器下面新建文件进行代码编写等操作了，其中，默认保存的路径为 C 盘用户文件夹下，如：C:\Users\用户名。我们可以修改路径为我们自己的想要的目录之下，修改操作：

  1. 打开 cmd 输入命令jupyter notebook --generate-config，可以看到生成文件的路径（可以看到默认在C:\Users\用户名\.jupyter文件夹下），这个就是生成的配置文件jupyter_notebook_config.py

  2. 然后打开这个配置文件，找到#c.NotebookApp.notebook_dir = ' '，把它改成：

    c.NotebookApp.notebook_dir = '你想要设置的路径'

    如：c.NotebookApp.notebook_dir = 'D:/Python/jupyter'，那么以后再 Jupyter 上保存的文件就在D:/Python/jupyter文件夹里了。

    注1：如果想要检测是否修改成功，可以在你设置的目录下里添加一个文件夹，例如：我在 jupyter 文件夹里添加了文件夹 text，那么在 Jupyter（浏览器上）就可以看到该文件夹了，则表明修改路径成功！

    注2：在进行如上修改之后，我发现未成功。网上找到了篇文章（Anaconda Jupyter默认路径及修改无效解决方案）也是遇到同样问题，按照文章解决方法，最后修改路径总算成功。其解决方法如下：

    1. 找到 Jupyter 快捷方式，右键属性，并修改起始位置为你设置的路径，即刚才的「你想要设置的路径」
    2. 在 Jupyter 的快捷方式属性中，有栏叫目标，将这栏最后的 %USERPROFILE% 去掉。

另外：如果需要检测 TensorFlow 是否安装成功，可以打开 Jupyter 新建 python 文件，输入 import tensorflow as tf 运行，看是否报错。

TensorFlow安装

1、Windows安装TensorFlow

  • CPU版本，管理员方式打开命令提示符，输入命令：pip install tensorflow
  • GPU版本，管理员方式打开命令提示符，输入命令：pip install tensorflow-gpu

更新 TensorFlow：

pip uninstall tensorflow
pip install tensorflow

注意，如果在安装过程中提示需要MSVCP140.DLL，则下载安装：

TensorFlow requires MSVCP140.DLL, which may not be installed on your system. If,
when you import tensorflow as tf, you see an error about No module named
"_pywrap_tensorflow" and/or DLL load failed, check whether MSVCP140.DLL is in
your %PATH% and, if not, you should install the Visual C++ 2015 redistributable (x64
version).

2、Linux和MacOS安装Tensorflow

  • CPU版本
    • Python 2.7用户：pip install tensorflow
    • Python3.3+用户：pip3 install tensorflow
  • GPU版本
    • Python 2.7用户：pip install tensorflow-gpu
    • Python3.3+用户：pip3 install tensorflow-gpu==version(版本号)

week01 学到设计到的知识：

  • tf.constant([[2., 1.], [1., 0.]], dtype=tf.float32) 常数
  • tf.matmul(a, b) 矩阵乘法
  • tf.InteractiveSession() 是一种交互的session方式，是默认的session,直观的说就是不用再代码里写sess.run(op),而是直接op.eval()
  • tf.convert_to_tensor 可以把numpy数组转化为tensor
  • tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits labels不需要one-hot编码