TensorFlow 學習初步-環境搭建

最近在瞭解機器學習的相關知識。在得知tensorflow有了中文的教程以後，嘗試在電腦上搭建tensorflow的運行環境並進行初步的運行。因爲環境搭建這些工做一直是比較瑣碎的，根據系統和環境或多或少都會遇到一些bug。這裏提供我在搭建tensorflow的過程。若是遇到有類似問題能夠參考一下。

系統：windows10

Python：py35 Anaconda

使用的IDE：spyder3

安裝的包：tensorflow（請更新至最新，keras 和 pandas

1.構建tensorflow的運行環境

因爲最新的 tensorflow 要求 py35，而我下載的是Anaconda27，故而須要爲 tensorflow 的運行從新構建一個py35環境。首先進入 Anaconda prompt

conda create -n py35 python=3.5 anaconda

這樣就在 Anaconda 中構建了一個 py35 的環境 （能夠在 envs 中找到這個名爲 py35 的文件夾）

以後激活這個環境

activate py35

2.安裝tensorflow

首先安裝編譯器，我習慣使用的是spyder（新手+matlab用戶）

conda install spyder

默認安裝的是spyder3

而後安裝 tensorflow

pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow

還有就是記得安裝pandas

conda install pandas

3.檢驗是否安裝正確

打開spyder編譯器。注意：在激活的 tensorflow 環境下打開spyder

activate py35

spyder

在spyder中輸入

import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))

正確的安裝會輸出

Hello, TensorFlow!

4.問題總結

爲了安裝我也是參考了多個文檔

首先，tensorflow的中文安裝文檔是沒有問題的。可是它沒有說明如何用咱們經常使用的編譯器例如spyder以及pycharm使用tensorflow的問題。對於spyder，個人解決方法是在tensorflow的環境下再安裝一個編譯器。每次在tensorflow的環境下單獨使用。

其次，有些文檔在安裝tensorflow的時候直接是 conda install tensorflow。不建議如此。我這樣下載的tensorflow在遇到keras相關的代碼時會報錯。

module 'tensorflow' has no attribute 'keras'

並且如今tensorflow有CPU和GPU的版本，須要選擇。

最後，記得在py35中再安裝一個git，後面的實例會用到它。

5.參考的文檔

http://tensorflow.juejin.im/install/install_windows.html

https://medium.com/@pushkarmandot/installing-tensorflow-theano-and-keras-in-spyder-84de7eb0f0df

https://keras.io/zh/

https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/16614

https://blog.csdn.net/lwplwf/article/details/75151050