开启google人工智能学习Tensorflow之旅(一)

简介TensorFlow

TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统。

Tensor（张量）意味着N维数组，Flow（流）意味着基于数据流图的计算，这和当前很多主流机器学习框架类似，如spark，。

TensorFlow为张量从图象的一端流动到另一端计算过程。

TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统，目前已被谷歌开源，不过当前版本是单机版。

开始构建TensorFlow的环境

由于TensorFlow是基于Python2.7版本的，建议大家在centos7上部署，如果想在centos6上搭建，会有一系列升级的事情，比如Python2.6到2.7的升级，以及2.7版本对应pip版本的安装，还有glibc升级到2.17，复杂耗时。

总之，建议在centos7上构建。

#安装相应的依赖包

yum install gcc python-devel

#安装pip工具，python2.7对应的pig版本7.1.0，当然也可yum安装

wget --no-check-certificate https://github.com/pypa/pip/archive/7.1.0.tar.gz

#解压文件
tar zvxf 7.1.0.tar.gz   
cd pip-7.1.0/
python setup.py install

#安装TensorFlow

pip install https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.5.0-cp27-none-linux_x86_64.whl

#运行官方给出例子，验证安装是否成功

 

至此TensorFlow机器学习系统，搭建完毕

后续还会对google给出的sample做研究,再和大家分享