Tensorflow使用環境配置

windows中不能直接使用Tensorflow，因此得費點勁。（2016.11.29更新，TensorFlow 0.12 中已加入初步的 Windows 原生支持）
先是直接使用了《Deep Learning》中推薦的已經配置好Tensorflow和全部做業文件的Docker容器（貌似得翻-牆），這個方法其實很方便，用來學習Tensorflow和這個課程已經足夠了，可是不夠靈活。
最後在虛擬機ubuntu上安裝了Tensorflow，安裝配置遠程jupyter notebook（之前都叫ipython notebook），而後就能在windows上經過瀏覽器使用jupyter notebook來編寫python程序了。

使用虛擬機安裝linux

在windows裏，使用vmware安裝了64位的ubuntu，注意Tensorflow只能使用64位的系統。

安裝pip

pip是一個python包管理工具，後面安裝Tensorflow和ipython notebook均可以很方便的用這個。

安裝ssh

ssh是一種安全協議，Ubuntu沒有默認安裝ssh，使用ssh就能遠程登陸這臺linux了。

使用虛擬機切來切去經常會很卡，因此，能夠打開虛擬機後直接最小化了，用Xshell之類的工具經過ssh鏈接linux，而後就在Xshell中使用linux。

安裝Tensorflow

按照Tensorflow推薦的pip安裝方法安裝，很簡單。

安裝ipython notebook

使用pip也是一行就能解決。http://ipython.org/ipython-doc/2/install/install.html

配置遠程ipython notebook

稍微麻煩點，這個博客寫的很詳細：http://blog.csdn.net/suzyu12345/article/details/51037905
有點小問題，如今版本比較新了，叫作jupyter notebook，再也不推薦使用ipython notebook，有些配置放到了文件夾~/.jupyter而不是以前的~/.ipython，因此第三步須要使用
jupyter notebook --generate-config，
而後須要編輯配置文件是這個：~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py
啓動ipython notebook：
jupyter notebook --profile=nbserver
這個問題的解決方案來源：
Unrecognized alias: '--profile=nbserver', it will probably have no effect
http://stackoverflow.com/questions/31974797/ipython-notebook-wont-read-the-configuration-file

使用Tensorflow

Tensorflow Github
Tensorflow官方文檔中文版
MOOC課程《Deep Learning》 ：做業使用的都是Tensorflow，詳細的示例代碼和指導。

做者：rubbninja
出處：http://www.cnblogs.com/rubbninja/
關於做者：目前主要研究領域爲機器學習與無線定位技術，歡迎討論與指正！
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