Tensorflow的快速安装(张量图例)

作为目前最流行的深度学习框架,其强大功能无需赘言,现在我们来快速安装它,对于安装过MXNet框架的来说非常简单,一般本人喜欢从镜像站点安装,不然对于站点在国外的很容易出现超时的情况,从而导致安装不成功。

以下常用命令方式不建议直接安装,容易导致安装失败:

[En]

The following common command methods are not recommended to install directly, which can easily lead to installation failure:

pip install tensorflow

推荐从豆瓣镜像安装:pip install tensorflow-i http://pypi.douban.com/simple/ –trusted-host pypi.douban.com

如果在命令行界面直接这样安装的话,是整个python的大环境使用,一般来说,建议在虚拟环境中安装,这样便于管理,不同的环境对于不同的测试很方便,比如CPU版本和GPU版本的隔离,这样特别方便。本人的MXNet环境为myd2l,想安装多个框架也没问题,先进入这个环境:activate myd2l(conda版本4.4以上是conda activate myd2l)

当然也可以新建一个虚拟环境:conda create -n mytf python=3.7 然后就是运行上面镜像安装的命令即可,测试下:

import tensorflow as tf
print(tf.ones([2,3],tf.int32))

tf.Tensor(
[[1 1 1]
 [1 1 1]], shape=(2, 3), dtype=int32)

print(tf.eye(3,3))

tf.Tensor(
[[1. 0. 0.]
 [0. 1. 0.]
 [0. 0. 1.]], shape=(3, 3), dtype=float32)

如果需要重新安装新版本,请卸载原始版本:

[En]

If you need to reinstall the new version, uninstall the original:

pip uninstall tensorflow

最后说下这个张量,因为Google的Tensorflow框架就是基于tensor张量这个名称而来,一般来说,标量,向量与矩阵等都可以看做是一种特殊的张量,当然特指的话就是三维数组及以上的多维数组叫做张量,下面看图,更直观的了解张量(三维的示例)

Tensorflow的快速安装(张量图例)

Original: https://blog.csdn.net/weixin_41896770/article/details/124218104
Author: 寅恪光潜
Title: Tensorflow的快速安装(张量图例)

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