深度学习从看懂到看开(一)——————-Tensorflow的安装
Tensortflow 简介：
谷歌基于DistBelief进行研发的第二代
人工智能
学习系统，其命名来源于本身的运行原理。Tensor（张量）意味着N维数组，Flow（流）意味着基于数据流图的计算，TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程。TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统。
语音识别或
图像识别等多项机器学习和深度学习领域，对2011年开发的深度学习基础架构DistBelief进行了各方面的改进，它可在小到一部智能手机、大到数千台数据中心服务器的各种设备上运行。TensorFlow将完全开源，任何人都可以用。
一：安装python3
本文的python版本都是python3的，python官方已经宣布在2020年全面停止对Python2的维护更新，所以我们要趁早熟悉并使用python3.
废话不多说，现在我们开始来在ubuntu下安装python3.
系统默认安装Python2
安装Python3的命令
sudo apt-get install python3.6安装成功后在终端输入 python 如果出现如图所示即安装成功
二：安装anaconda
Python发行版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。
[1]
因为包含了大量的科学包，Anaconda 的下载文件比较大（约 515 MB），如果只需要某些包，或者需要节省带宽或存储空间，也可以使用
Miniconda这个较小的发行版（仅包含conda和 Python）。
官方下载地址：
https://www.continuum.io/downloads
所有安装包地址：
https://repo.continuum.io/archive/
安装
安装较为简单，这里参考官方文档：https://docs.continuum.io/anaconda/install/linux.html
在终端中切换到你下载的anaconda文件目录下执行：
bash +xxxxxxx(你所下载的anaconda版本).sh
根据提示输入回车
一直输入yes 然后一直回车，它会自动帮你加入到环境变量中和创建文件夹
当出现如下画面即安装完成：
验证annacoda是否安装完成
在终端中输入python出现如下即验证成功
三：安装tensorflow
直接在终端输入命令：pip3 install tensorflow （python3.x的版本，支持CPU）
进入python命令下，测试tensorflow：
import tensorflow as tf
sess = tf.Session()
hello=tf.constant(‘Hello,Tensorflow!’)
print(sess.run(hello))
出现：
即安装成功
四：Pycharm整合tensorflow环境
打开pycharm中的setting
切换到annaconda环境
现在我们来测试一下代码
此段代码是读取训练图片的标签
import numpy as np
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist= input_data.read_data_sets("MNIST_data/test_",one_hot=True)#如果文件不存在会自动下载到该文件夹中for i in range(20):#获取前20个标签 one_hot_label=mnist.train.labels[i,:] label=np.argmax(one_hot_label) print(‘MInst_train_%d.jpg label:%d’%(i,label))#输出标签
输出结果如下：
至此，tensorflow安装完成！