TensorFlow (一) 概述

一 . TensorFlow 是一个采用数据流图来进行数值计算的开源软件库

1. 节点（Nodes）在图中表示数学操作，也可以表示数据输入的起点，表示数据输出的终点。

2. 线（Edges）表示在节点间相互联系的多维数据数组，即张量（Tensor）。

3. 这些数据线（Edeges）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，所以取名为 TensorFlow ，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进行异步并行地运算。

二. 特点

1. 灵活性。TensorFlow 不只是能用于神经网络计算，只要能将你的计算表示为一个数据流图，就可以使用 TensorFlow 

2. 可移植性。TensorFlow 可以运行在台式机，服务器，手机移动设备，Docker 容器等地方

3. 自动微分。只需要定义预测模型的结构，将结构和目标函数结合在一起，并添加数据，TensorFlow 将自动为你计算相关微分导数

4. 多语言支持。支持 python/C++/ipython 等语言。

5. 性能优化，分布式。TensorFlow 给予了线程，队列，异步操作以最佳的支持，可以让硬件的计算潜能全部发挥出来。

你可以将 TensorFlow 图中的计算元素分配到不同设备上，TensorFlow 可以协助管理好这些不同副本。

二. 安装 ( 以 Mac 为例 )

1. 假设已经安装了 python2，安装 virtualenv :  

$ sudo pip install --upgrade virtualenv

2. 建立一个全新的 virtualenv 环境到目录 ~/tensorflow ，并进入到该目录 :

$ virtualenv --system-site-packages ~/tensorflow

$ cd ~/tensorflow

3. 进入 virtualenv :

$ source bin/activate

4. 在 virtualenv 内，安装 TensorFlow，安装最新的安装包，安装包在这里找 : https://storage.googleapis.com/tensorflow/ ：

(tensorflow)$ pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/tensorflow-0.9.0-py2-none-any.whl

也可以直接默认安装 pip install tensorflow , 这个时候不指定版本

5.  进入 TensorFlow 的安装位置 ：

$ cd /usr/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/models

执行示例代码：

$ python convolutional.py

文件 convolutional.py 的具体位置可能不在上述目录，可以在 Mac 中搜索一下（前提是安装 TensorFlow 时候没有出现错误提示）

6. 该示例代码会去下载 MINIST 手写字体图片的训练集和测试集，进行训练和测试

Succesfully downloaded train-images-idx3-ubyte.gz 9912422 bytes.

Succesfully downloaded train-labels-idx1-ubyte.gz 28881 bytes.

Succesfully downloaded t10k-images-idx3-ubyte.gz 1648877 bytes.

Succesfully downloaded t10k-labels-idx1-ubyte.gz 4542 bytes.

Extracting data/train-images-idx3-ubyte.gz

Extracting data/train-labels-idx1-ubyte.gz

Extracting data/t10k-images-idx3-ubyte.gz

Extracting data/t10k-labels-idx1-ubyte.gz

Initialized!

Epoch 0.00

Minibatch loss: 12.054, learning rate: 0.010000

Minibatch error: 90.6%

Validation error: 84.6%

Epoch 0.12

Minibatch loss: 3.300, learning rate: 0.010000

Minibatch error: 6.2%

Validation error: 7.0%

Epoch 0.23

...

7. 退出 virtualenv :

$ deactivate

三. 自己的第一个例子

1. 同样是需要进入 virtualenv 环境的 : 

$ source ~/tensorflow/bin/activate

2. 进入 python 控制台：

$ python

Python 2.7.10 (default, Feb 7 2017, 00:08:15) 

[GCC 4.2.1 Compatible Apple LLVM 8.0.0 (clang-800.0.34)] on darwin

Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.

>>> import tensorflow as tf

>>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')

>>> sess = tf.Session()

>>> print sess.run(hello)

Hello, TensorFlow!

>>> a = tf.constant(100)

>>> b = tf.constant(300)

>>> print sess.run(a+b)

400

参考：http://www.tensorfly.cn/tfdoc/get_started/os_setup.html#virtualenv_install