机器学习框架之TensorFlow学习
TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Google开发，主要应用于深度学习和机器学习领域。下面将对TensorFlow的安装、基本使用和一些高级应用进行详细介绍。
一、安装TensorFlow
要使用TensorFlow，首先需要安装Anaconda环境变量。Anaconda是一个流行的Python数据科学平台，提供了多种科学计算和机器学习库。安装Anaconda后，需要激活TensorFlow沙箱，使用以下命令：
```
conda create –n tensorflow python=3.6
activate tensorflow
```
激活沙箱后，可以使用pip安装TensorFlow CPU版本：
```
pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow
```
二、基本使用
安装完成后，可以使用TensorFlow进行基本的机器学习操作。例如，以下代码定义了一个字符串常量hello，并使用Session对象打印结果：
```
import tensorflow as tf
hello = tf.constant("hello")
s = tf.compat.v1.Session()
print(s.run(hello))
```
三、高级应用
1. tensor的基本操作
TensorFlow提供了多种_tensor_(张量)操作，例如加法、减法、乘法等。以下代码定义了两个常量a和b，然后使用tf.add函数进行加法操作：
```
import tensorflow as tf
a = tf.constant(3)
b = tf.constant(4)
c = tf.constant(5)
y = tf.add(a*b, c)
print(y)
```
2. 计算图的定义
TensorFlow的核心是计算图，计算图是一种数据流图，它描述了计算的过程。以下代码定义了一个简单的计算图，实现向量加法的操作：
```
import tensorflow as tf
input1 = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0], name='input1')
input2 = tf.Variable(tf.random_uniform([3]), name='input2')
output = tf.add_n([input1, input2], name='add')
```
3. Visualization with TensorBoard
TensorBoard是一个可视化工具，用于可视化TensorFlow计算图和模型性能。以下代码定义了一个简单的计算图，然后使用TensorBoard进行可视化：
```
import tensorflow as tf
input1 = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0], name='input1')
input2 = tf.Variable(tf.random_uniform([3]), name='input2')
output = tf.add_n([input1, input2], name='add')
writer = tf.summary.FileWriter('C:/variety_project/mechineLearn', tf.get_default_graph())
writer.close()
```
然后，启动TensorBoard，使用以下命令：
```
tensorboard --logdir C:\variety_project\mechineLearn
```
访问 <http://127.0.0.1:6006>，可以查看计算图的可视化结果。
TensorFlow是一个功能强大且灵活的机器学习框架，提供了多种功能和工具，用于实现机器学习和深度学习模型。
