對(duì)于tensorflow，所有計(jì)算機(jī)科學(xué)專業(yè)的學(xué)生都聽(tīng)說(shuō)過(guò)它。作為最流行的機(jī)器學(xué)習(xí)框架之一，tensorflow被廣泛使用。
為了幫助大家使用和增進(jìn)對(duì)tensorflow的理解，本文將帶來(lái)tensorflow安裝教程，并討論tensorflow實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單線性回歸的具體方法。如果您對(duì)tensorflow感興趣，則不妨繼續(xù)閱讀。
1. Pip安裝TensorFlow Pip是一個(gè)Python軟件包安裝和管理工具。首先安裝pip（或Python3的pip3）：安裝TensorFlow：如果是Python3：注意：如果已安裝TensorFlow＆amp; lt;在0.7.1之前，您應(yīng)該首先安裝TensorFlow。
使用pip卸載來(lái)卸載TensorFlow和protobuf，以確保您獲得最新的protobuf依賴項(xiàng)下的安裝包。二，Anaconda安裝tensorflow Anaconda是一個(gè)Python科學(xué)計(jì)算環(huán)境，它集成了許多第三方科學(xué)計(jì)算庫(kù)，Anaconda使用conda作為其自己的程序包管理工具，同時(shí)，它具有自己的計(jì)算環(huán)境，類似于Virtualenv。
與Virtualenv一樣，conda將不同Python項(xiàng)目所需的依賴包存儲(chǔ)在不同的位置。安裝在TensorFlow上的Anaconda不會(huì)覆蓋以前安裝的Python軟件包。
·安裝Anaconda·構(gòu)建conda計(jì)算環(huán)境·激活環(huán)境并使用conda安裝TensorFlow·安裝成功后，您需要激活conda環(huán)境以創(chuàng)建一個(gè)您使用TensorFlow的時(shí)間。 conda計(jì)算環(huán)境的名稱稱為tensorflow：激活tensorflow環(huán)境，然后使用pip安裝TensorFlow。
使用easy_install時(shí)，請(qǐng)使用--ignore-installed標(biāo)志以防止錯(cuò)誤。對(duì)于Python 3.x：激活conda環(huán)境后，您可以測(cè)試何時(shí)不使用TensorFlow，然后關(guān)閉環(huán)境：再次使用時(shí)再次激活。
3. tensorflow實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單的線性回歸并導(dǎo)入所需的所有包：1.在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，所有輸入均線性增加。為了使訓(xùn)練有效，應(yīng)該對(duì)輸入進(jìn)行歸一化，因此下面是對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化的功能：2.現(xiàn)在使用TensorFlow contrib數(shù)據(jù)集加載波士頓住房?jī)r(jià)格數(shù)據(jù)集，并將其分解為X_train和Y_train。
可以將數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化：3.聲明訓(xùn)練數(shù)據(jù)的TensorFlow占位符：4.創(chuàng)建TensorFlow權(quán)重和初始值為零的偏差變量：5.定義用于預(yù)測(cè)的線性回歸模型：6.定義損失函數(shù)：7。選擇梯度下降優(yōu)化器：8.聲明初始化運(yùn)算符：9.現(xiàn)在，開(kāi)始計(jì)算圖形并訓(xùn)練100次：10.查看結(jié)果：解釋和分析從下圖可以看出，簡(jiǎn)單的線性回歸是嘗試擬合給定數(shù)據(jù)集的線性線：如下圖所示，隨著模型繼續(xù)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，損失函數(shù)繼續(xù)減小：下圖是簡(jiǎn)單線性回歸器的TensorBoard圖：圖有兩個(gè)名稱范圍節(jié)點(diǎn)Variable和Variable_1，它們是分別表示偏倚和權(quán)重的高級(jí)節(jié)點(diǎn)。
以漸變命名的節(jié)點(diǎn)也是高級(jí)節(jié)點(diǎn)。展開(kāi)節(jié)點(diǎn)，您會(huì)看到它需要7個(gè)輸入，并使用GradientDescentOptimizer來(lái)計(jì)算梯度，并更新權(quán)重和偏差：上面是“ tensorflow”。
編輯器帶來(lái)的相關(guān)內(nèi)容通過(guò)本文，我希望每個(gè)人對(duì)如何安裝tensorflow以及如何使用tensorflow來(lái)實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單的線性回歸都有一定的了解。如果您喜歡這篇文章，不妨繼續(xù)關(guān)注我們的網(wǎng)站，稍后編輯器將帶來(lái)更多令人興奮的內(nèi)容。
最后，感謝大家閱讀，祝您有美好的一天！
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1. Pip安裝TensorFlow Pip是一個(gè)Python軟件包安裝和管理工具。首先安裝pip（或Python3的pip3）：安裝TensorFlow：如果是Python3：注意：如果已安裝TensorFlow＆amp; lt;在0.7.1之前，您應(yīng)該首先安裝TensorFlow。
使用pip卸載來(lái)卸載TensorFlow和protobuf，以確保您獲得最新的protobuf依賴項(xiàng)下的安裝包。二，Anaconda安裝tensorflow Anaconda是一個(gè)Python科學(xué)計(jì)算環(huán)境，它集成了許多第三方科學(xué)計(jì)算庫(kù)，Anaconda使用conda作為其自己的程序包管理工具，同時(shí)，它具有自己的計(jì)算環(huán)境，類似于Virtualenv。
與Virtualenv一樣，conda將不同Python項(xiàng)目所需的依賴包存儲(chǔ)在不同的位置。安裝在TensorFlow上的Anaconda不會(huì)覆蓋以前安裝的Python軟件包。
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使用easy_install時(shí)，請(qǐng)使用--ignore-installed標(biāo)志以防止錯(cuò)誤。對(duì)于Python 3.x：激活conda環(huán)境后，您可以測(cè)試何時(shí)不使用TensorFlow，然后關(guān)閉環(huán)境：再次使用時(shí)再次激活。
3. tensorflow實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單的線性回歸并導(dǎo)入所需的所有包：1.在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，所有輸入均線性增加。為了使訓(xùn)練有效，應(yīng)該對(duì)輸入進(jìn)行歸一化，因此下面是對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化的功能：2.現(xiàn)在使用TensorFlow contrib數(shù)據(jù)集加載波士頓住房?jī)r(jià)格數(shù)據(jù)集，并將其分解為X_train和Y_train。
可以將數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化：3.聲明訓(xùn)練數(shù)據(jù)的TensorFlow占位符：4.創(chuàng)建TensorFlow權(quán)重和初始值為零的偏差變量：5.定義用于預(yù)測(cè)的線性回歸模型：6.定義損失函數(shù)：7。選擇梯度下降優(yōu)化器：8.聲明初始化運(yùn)算符：9.現(xiàn)在，開(kāi)始計(jì)算圖形并訓(xùn)練100次：10.查看結(jié)果：解釋和分析從下圖可以看出，簡(jiǎn)單的線性回歸是嘗試擬合給定數(shù)據(jù)集的線性線：如下圖所示，隨著模型繼續(xù)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，損失函數(shù)繼續(xù)減小：下圖是簡(jiǎn)單線性回歸器的TensorBoard圖：圖有兩個(gè)名稱范圍節(jié)點(diǎn)Variable和Variable_1，它們是分別表示偏倚和權(quán)重的高級(jí)節(jié)點(diǎn)。
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