TensorFlow学习：安装和使用

TensorFlow的安装环境是Linux，具体步骤参考自如下文章，感觉简单明了，配置好TensorFlow后安装Komodo IDE方便Python编程。

参考文章：真正从零开始，TensorFlow详细安装入门图文教程！

都装好后在Komodo中新建文档，右上角选择编程语言为python，拷贝TensorFlow的示例代码，另存为1.py。

该示例代码的功能是生成一些三维数据，并使用平面拟合，代码如下：

#coding:utf-8import tensorflow as tfimport numpy as np# 使用 NumPy 生成假数据(phony data), 总共 100 个点.x_data = np.float32(np.random.rand(2, 100)) # 随机输入y_data = np.dot([0.100, 0.200], x_data) + 0.300# 构造一个线性模型# b = tf.Variable(tf.zeros([1]))W = tf.Variable(tf.random_uniform([1, 2], -1.0, 1.0))y = tf.matmul(W, x_data) + b# 最小化方差loss = tf.reduce_mean(tf.square(y - y_data))optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5)train = optimizer.minimize(loss)# 初始化变量init = tf.initialize_all_variables()# 启动图 (graph)sess = tf.Session()sess.run(init)# 拟合平面for step in xrange(0, 201):    sess.run(train)    if step % 20 == 0:        print step, sess.run(W), sess.run(b)# 得到最佳拟合结果 W: [[0.100  0.200]], b: [0.300]

在终端界面进入保存该代码的文件目录，然后使用python执行，即可得到显示结果，具体如下图：