2.2 TensorFlow简介与环境搭建

TensorFlow是一个采用数据流图、用于数值计算的开源软件库（见图2-5）。节点在图中表示数学操作，图中的线则表示在节点间相互联系的多维数据数组，即张量。它灵活的架构使你可以在多种平台上展开计算，例如台式计算机中的一个或多个CPU（或GPU）、服务器、移动设备等等。TensorFlow最初由Google大脑小组（隶属于Google机器智能研究机构）的研究员和工程师们开发出来，用于机器学习和深度神经网络方面的研究，但这个系统的通用性使其也可广泛用于其他计算领域。

TensorFlow的特点：

● 高度的灵活性；

● 真正的可移植性；

● 将科研和产品联系在一起；

● 自动求微分；

● 多语言支持；

● 性能最优化。

安装方法如下：

    # 仅使用CPU的版本
    $ pip install https∶
    //storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.5.0-cp27-none-linux_
x86_64.whl
    # 开启GPU支持的版本 (安装该版本的前提是已经安装了CUDA sdk)
    $ pip install https∶
    //storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-0.5.0-cp27-none-linux_
x86_64.whl

我们推荐使用virtualenv创建一个隔离的容器来安装TensorFlow，这样做能使排查安装问题变得更容易。

首先，安装所有必备工具：

    # 在Linux上∶
    $ sudo apt-get install python-pip python-dev python-virtualenv
    # 在Mac上∶
    $ sudo easy_install pip  # 如果还没有安装pip
    $ sudo pip install --upgrade virtualenv

接下来，建立一个全新的virtualenv环境。为了将环境建在～/tensorfl ow目录下，执行：

    $ virtualenv --system-site-packages ～/tensorflow
    $ cd ～/tensorflow

然后，激活virtualenv：

    $ source bin/activate  # 如果使用bash
    $ source bin/activate.csh  # 如果使用csh
    (tensorflow)$  # 终端提示符应该发生变化

在virtualenv内，安装TensorFlow∶

    (tensorflow)$ pip install -U TensorFlow

当使用完TensorFlow：

    (tensorflow)$ deactivate  # 停用virtualenv