tensorflow开发环境搭建手册

本书《深度学习之TensorFlow：入门、原理与进阶实战》是一本专门介绍TensorFlow的实战指南，尤其适用于那些对深度学习感兴趣的读者，旨在帮助他们快速搭建开发环境并开始TensorFlow的深度学习之旅。在这一过程中，我们会涉及到多个知识点，包括开发环境的配置、Python版本的选择、以及TensorFlow的安装和升级等。 搭建开发环境是学习TensorFlow的第一步。根据本书的描述，推荐使用带有GPU显卡的机器来支持TensorFlow的运行，特别是当需要处理较为复杂的深度学习模型时，GPU能够提供显著的加速效果。虽然TensorFlow可以支持在CPU上运行，但很多先进的深度学习模型由于计算量巨大，只在GPU上运行才能得到实际的应用。 本书强调了Python 3.5版本的重要性，这是因为TensorFlow对Python版本有一定的要求。在TensorFlow 1.3版本以前，它是不兼容Python 3.6版本的。因此，本书中提及的所有操作都是基于Python 3.5版本，以此来确保读者能够顺利完成所有教程和示例。 接下来是开发工具的选择，这里推荐的是Anaconda。Anaconda是一个开源的Python发行版本，它提供了科学计算和数据处理所需要的库和工具，并且能够很容易地安装和管理这些包。Anaconda的安装和配置过程非常简单，本书中详细介绍了如何下载和安装Anaconda，同时提醒读者选择和本书同步的版本以保证TensorFlow的兼容性。 对于操作系统的选择，虽然本书是基于Windows 10系统，但TensorFlow是一个跨平台的框架，可以工作在Linux、MacOS以及Windows等操作系统上。因此，读者可以根据自己的喜好和习惯选择不同的操作系统。 在搭建好开发环境后，TensorFlow的安装是另外一个关键步骤。本书提供了多种安装TensorFlow的方式，包括使用Anaconda安装、在线安装nightly包、安装纯净TensorFlow，以及离线安装等方法。TensorFlow的安装可以根据读者不同的需求选择CPU版本或是GPU版本，这取决于读者是否拥有支持CUDA的NVIDIA GPU。对于需要安装TensorFlow GPU版本的读者，可以通过pip安装命令来安装，例如使用“pip install tensorflow-gpu”。 在使用pip安装TensorFlow时，可能会遇到由于网络环境不稳定而导致的安装失败，这时本书建议读者通过离线安装的方式来完成。为了实现离线安装，读者可以提前在网络环境好的情况下下载好TensorFlow的安装包，然后在没有网络连接的机器上进行安装。 除了安装TensorFlow，本书还提到了如何更新TensorFlow到新版本。这涉及到卸载当前旧版本的TensorFlow，然后再重新安装新版本。这个过程可以通过pip命令轻松完成，如使用“pip uninstall tensorflow”来卸载旧版本的TensorFlow，然后使用“pip install tensorflow”来安装新版本。 《深度学习之TensorFlow：入门、原理与进阶实战》这本书为读者提供了一套完整的TensorFlow开发环境搭建流程。从环境准备到TensorFlow安装，书中都给出了详尽的步骤和建议，目的是为了帮助读者更顺畅地进入TensorFlow的学习和实践。对于深度学习的初学者来说，通过实践本书提供的内容，可以建立起TensorFlow的开发和应用能力，为进一步的深度学习研究和项目开发打下坚实的基础。