對于tensorflow，所有計算機科學(xué)專業(yè)的學(xué)生都聽說過它。
作為最流行的機器學(xué)習(xí)框架之一，tensorflow被廣泛使用。
為了幫助大家使用和增進對tensorflow的理解，本文將帶來tensorflow安裝教程，并討論tensorflow實現(xiàn)簡單線性回歸的具體方法。
如果您對tensorflow感興趣，則不妨繼續(xù)閱讀。
1. Pip安裝TensorFlow Pip是一個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卸載來卸載TensorFlow和protobuf，以確保您獲得最新的protobuf依賴項下的安裝包。
二，Anaconda安裝tensorflow Anaconda是一個Python科學(xué)計算環(huán)境，它集成了許多第三方科學(xué)計算庫，Anaconda使用conda作為其自己的程序包管理工具，同時，它具有自己的計算環(huán)境，類似于Virtualenv。
與Virtualenv一樣，conda將不同Python項目所需的依賴包存儲在不同的位置。
安裝在TensorFlow上的Anaconda不會覆蓋以前安裝的Python軟件包。
·安裝Anaconda·構(gòu)建conda計算環(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)建一個您使用TensorFlow的時間。
conda計算環(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，請使用--ignore-installed標(biāo)志以防止錯誤。
對于Python 3.x：激活conda環(huán)境后，您可以測試何時不使用TensorFlow，然后關(guān)閉環(huán)境：再次使用時再次激活。
3. tensorflow實現(xiàn)簡單的線性回歸并導(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)該對輸入進行歸一化，因此下面是對輸入數(shù)據(jù)進行歸一化的功能：2.現(xiàn)在使用TensorFlow contrib數(shù)據(jù)集加載波士頓住房價格數(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.聲明初始化運算符：9.現(xiàn)在，開始計算圖形并訓(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?。合聢D是簡單線性回歸器的TensorBoard圖：圖有兩個名稱范圍節(jié)點Variable和Variable_1，它們是分別表示偏倚和權(quán)重的高級節(jié)點。
以漸變命名的節(jié)點也是高級節(jié)點。
展開節(jié)點，您會看到它需要7個輸入，并使用GradientDescentOptimizer來計算梯度，并更新權(quán)重和偏差：上面是“ tensorflow”。
編輯器帶來的相關(guān)內(nèi)容通過本文，我希望每個人對如何安裝tensorflow以及如何使用tensorflow來實現(xiàn)簡單的線性回歸都有一定的了解。
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