TensorFlow 的安装和 Hello World 案例

一. 搭建TensorFlow 开发环境


1. 安装前简介


TensorFlow 支持的硬件平台有 CPU,GPU,TPU,安卓,IOS 和一些普通智能设备,当然这些不同的平台,TensorFlow 执行的效率是不一样的,对于不同的应用场景,对平台的要求也不一样。如果我们只是学习开发,使用普通 CPU PC机就足够。


TensorFlow 支持几乎所有的操作系统都是支持的,下面例举常用的操作系统支持情况

• Ubuntu 16.04 or later

• Windows 7 or later

• macOS 10.12.6 (Sierra) or later (no GPU support)

• Raspbian 9.0 or later


2.安装

1.png


二. TensorFlow 的 Hello World


废话不多说,直接上代码:

import tensorflow as tf
hello = tf.constant("Hello Tensorflow")
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))


执行结果

WARNING:tensorflow:From test.py:3: The name tf.Session is deprecated. Please use tf.compat.v1.Session instead.

2019-10-18 15:00:19.085989: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:142] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2 FMA
Hello Tensorflow


三. 在交互式环境中使用 TensorFlow


安装 jupyter

pip install jupyter
python –m ipykernel install --user --name=venv

安装完成之后就可以在Jupyter Notebook 中使用 TensorFlow


四. 在 Docker 中使用 TensorFlow


安装 docker 和 docker-compose,这里请参考本站上的 docker 的相关的安装与使用,安装完成之后执行下面的命令可以使用

docker pull tensorflow/tensorflow:nightly-jupyter

docker run -it -p 8888:8888 -v 
(notebook-examples-path):/tf/notebooks
tensorflow/tensorflow:nightly-jupyter



到目前为止,你已经学会怎样安装使用 TensorFlow,如果有问题请加作者微信:guo20123762 探讨


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