本章节目录
Tensorflow简介
Tensorflow相关网站
Tensorflow的安装
Tensorflow学习路标
Tensorflow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）。
Tensorflow相关网站
官方入门教程
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MNIST 针对初学者的字体识别:https://tensorflow.google.cn/get_started/mnist/beginners
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MNIST 针对专业的深度字体识别:https://tensorflow.google.cn/get_started/mnist/pros
其他入门教程
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TensorFlowNews:https://zhuanlan.zhihu.com/TensorFlownews
Tensorflow的安装
GPU版本的Tensorflow对Nvidia的GPU是有要求的，如下：
- CUDA toolkit 7.0 or greater
- cuDNN v3 or greater
- GPU card with CUDA Compute Capability 3.0 or higher
作者的笔记本比较老，只有1.1的算力，CUDA也只能支持到6.5，因此开始学习时我们先学习仅CPU的即可，毕竟要去弄一块GPU也挺费事，后面熟练之后，需要考虑并行、效率，再去安装GPU版本也不是什么难事了 - 我们根据官方网站的建议，使用虚拟环境安装，虚拟环境安装的好处在于对环境变量进行了隔离，使得TensorFlow的环境与其他环境，如后面我们会安装语音识别的工具Kaldi的环境隔离开来。这里以ubunut-14.04 LTS为安装环境：
-
安装pip和虚拟环境工具(Ubuntu-14.04默认是2.7版本的python)
sudo apt-get install python-pip python-dev python-virtualenv -
创建虚拟环境
virtualenv --system-site-packages ~/tensorflow -
激活进入虚拟环境
source ~/tensorflow/bin/activate -
通过pip安装tensorflow（这里安装1.5.0，最新的1.6.0在ubuntu14.04 + python2.7环境下会core dump）
pip install tensorflow==1.5.0 -
安装完毕后测试一下看看是否安装成功
打开python并import一下tensorflow即可：
(tensorflow) $ python
Python 2.7.6 (default, Nov 23 2017, 15:49:48)
[GCC 4.8.4] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import tensorflow
>>>
没有错误就说明大功告成了。
官网安装教程：https://tensorflow.google.cn/install/install_linux
Tensorflow学习路标
- 安装程序
- 入门教程，运行例子(往往到了这一步之后就很难走下去了，这个时候要坚持住，千万不能放弃)
- 框架学习，对框架有大体认识，知道常用接口
- 修改优化例子
- 将一些理论研究进行简单实现验证
- 实战项目，根据自己的需求开发
前期不要贪多贪杂，可以集中精力跟着官网的流程往下走，或是跟着某个学习系列往下走
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