TensorFlow 是谷歌開發的機器學習框架。
安裝 TensorFlow
直接使用 pip 安裝即可，添加豆瓣鏡像可以加快速度：
pip install tensorflow -i https://pypi.douban.com/simple
如果有 GPU 可以充分利用，安裝：
pip install tensorflow-gpu -i https://pypi.douban.com/simple
目前我使用的 TensorFlow 版本是 tensorflow==1.14.0 ，目前 TensorFlow 不支持 3.7 及以上的版本。我的 Python 版本使用的是 3.6。
認識 TensorFlow 包
TensorFlow 包有兩個主要的目錄：core 和 contrib。core 是包含核心模塊的目錄，contrib 是尚未歸入到 core 的目錄（可能隨時會歸入）。
認識其中重要的包名：
- tensorflow：TensorFlow 的主包
- tf.train：優化器、與訓練有關的類
- tf.nn：神經網絡類及其數學運算
- tf.layer：多層神經網絡的相關函數
- tf.contrib：包含不穩定或者實驗性的代碼
- tf.image：圖像處理函數
- tf.estimator：提供訓練和評估的高級抽象的工具
- tf.logging：記錄日志的工具
- tf.summary：生成總結的工具
- tf.metrics：評估機器學習結果的函數
跑一個 TensorFlow 應用
說了這么多，寫點實際的代碼跑一下 TensorFlow 應用。
1 import tensorflow as tf 2 3 # 創建一個張量 4 msg = tf.string_join(["Hello ", "TensorFlow!"]) 5 # 發起一個會話 6 with tf.Session() as sess: 7 print(sess.run(msg))
輸出：
b'Hello TensorFlow!'
TensorFlow 中張量用於存儲數據，而會話用於真正執行數據運算操作。