TensorFlow 深度学习框架安装
TensorFlow 深度学习框架安装
- 安装Python环境,TensorFlow支持Python3.5.x和Python3.6.x版本,可通过Anaconda软件安装,建议选择默认安装路径(C:\ProgramData\Anaconda3)。Anaconda集成了大部分常用的科学计算方面的python库,非常强大;
- 安装TensorFlow库,官方建议使用pip install –upgrade tensorflow(此处的pip为Anaconda下的工具命令),由于要连接google的资源下载安装,会出现失败现象,此时建议在线搜索tensorflow wheel安装包,下载后手动安装(pip install /安装包路径/tensorflow-xxxx.whl);
- 安装PyCharm开发工具,建议安装专业版;
- 测试tensorflow:
- 视算法需求安装其他python工具库,如opencv等。
新建TensorFlow项目
- 新建项目:File->New Project,Location选择项目储存路径,Interpreter选择Python环境
- 创建项目目录,如图:
项目介绍
- MNIST项目-CNN算法
运行mnist_cnn_test.py
TensorFlow官方经典之作,运用CNN网络,实现对手写数字图像的识别。
神经网络架构及隐藏层可视化视图,如下图:
分类分布可视化视图,如下图:
- PTB项目-RNN算法
运行ptb_rnn_test.py
自然语言处理模型,使用RNN网络,可应用于语言模型、语音识别等领域。该模型训练时间较长,视模型大小和主机资源而定,6-20个小时不等。
RNN算法实例,如下图: