深度学习与TensorFlow开发环境的搭建

提到人工智能，人们往往会想到深度学习。人工智能领域，起初是进行神经网络的研究，但神经网路发展一定的阶段后，人们就将此命名为“深度学习”。深度学习的本质为一个可以模拟人脑进行分析、学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，通过组合底层特征，形成更加抽象的高层特征或属性类别。

TensorFlow是Google开源的第二代用于数字计算的软件库，它是Google团队为了研究机器学习和深度神经网络而开发的。TensorFlow可以理解为一个深度学习框架，是当今深度学习领域中最火的框架之一。TensorFlow使用C++语言开发的，支持C、Java、Python等多种语言的调用，目前主流的方式通常是使用Python语言来驱动的。话不多说，下面开始搭建开发环境。

我的电脑是使用的Anaconda的开发工具，是Python3.5的环境。

• 百度搜索Anaconda官网，点击链接，如下图所示，单击右上角的Download按钮。

• 

 然后将屏幕拉到下面，单击最右侧的链接Packages Include in Anaconda，如下图所示。

进入Packages Included in Anaconda页面，点击图中package repository链接，如下图所示。

进入下图所示的页面，如果硬盘空间不够，可以下载裁剪版。我的电脑下载的是完全版。

我的电脑下载版本如下图，点击安装

之后一路next，这样Anaconda就安装完成。

• 接下来开始安装tensorflow。

在电脑中搜索命令提示符，用管理员身份运行。

 然后键入 pip install tensorflow 命令，电脑将自动安装，如下图所示。

接下来，打开Jupyter Notebook。输入代码 import tensorflow as tf，如果没有报错，说明安装成功，如下图所示。

安装部分已经结束，接下来开始学习tensorfolw基础编程。

最后

以上就是坦率小懒虫为你收集整理的深度学习与TensorFlow开发环境的搭建的全部内容，希望文章能够帮你解决深度学习与TensorFlow开发环境的搭建所遇到的程序开发问题。

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