谷歌就开源了其用来制作AlphaGo的深度学习系统Tensorflow,相信有不少同学曾经对着这款强大的机器学习系统蠢蠢欲动,但虽然有关Tensorflow的教程其实不少,甚至谷歌官方就在Tensorflow的官网给出了一份详细的教程,也有网站已经将其翻译成了中文(点击查看),但它仍然是有门槛的,尤其是对于对计算机及编程语言了解不深的同学,可能看着页面上凭空给出的代码陷入懵逼。

在Linux操作系统下的安装

安装环境

Tensorflow的支持列表里是没有Windows的。虽然可以用Docker来实现在Windows上运行,但小问题很多,它支持的最好的还是基于unix内核的系统,如Linux,因此我们最好还是安装一个Linux的环境来运行它。Linux是一款免费的开源操作系统,应用非常广泛,如著名的Android就是基于Linux改进的一款针对手机的操作系统。而对于我们来说,最易于理解的版本就是著名的Ubuntu,点击链接即可去官网下载,正如前面所说,下载和使用都是免费的。

最好使用SSH可以连接了,我是使用SecureCRT。

下一步安装Python,Python是一种高级语言,它的特点是程序很简洁,但是因为简洁,所以在将其翻译成CPU可以理解的指令——也就是执行代码的时候速度会比那些低级一些的语言,比如C语言慢一些。不过在现在电脑的性能面前,这种速度的差别大多数时候根本不足挂齿。

在这个窗口中输入命令:

$ sudo apt-get install python-pip python-dev

注意,窗口中其实已经有一个$符号了,因此你在复制或者输入命令时其实不用将这个$符号也包括进去,但是网上的教程给出命令的时候一般是会把这个符号包括进去的,作为一个标志。注意一下就好。

命令最开始的sudo意味着这条指令将以root权限执行,所以需要输入你最开始设置的那个密码,注意输入过程在屏幕上是不会有任何体现的。输完直接按回车就行。

输入后会出现一串代码,然后问是否继续,输入y回车

然后可以静待安装完成,解释一下这条命令:apt-get是从软件仓库中获取软件的一条命令,而软件仓库是Linux各大发行版的共有特征:它是一系列存放软件的服务器或网站,包含了软件包和索引文件,用户可以很轻松的使用命令自动定位并安装其中的软件,而省去了到处搜索的麻烦。install则是安装指令,而python-pip和python-dev则是两个需要安装的软件包的名字。pip可以理解成一个比较高级的软件安装器,安装Tensorflow要用到,而dev则是一个额外的类库,也是Tensorflow的安装和运行需要的。如果一切顺利,在大串英文划过后,我们会看到如下的界面:

输入Python,看见它的详细信息

此时就可以安装Tensorflow了,指令如下:

$ sudo pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.8.0-cp27-none-linux_x86_64.whl

你可能会碰到这样那样的问题,比如下图这样的

用升级命令后也只是升级到了8.1.1版本,再次输入相同命令,它会告诉你你的版本已经是最新的了。但问题确实解决了,这条提示在之后没有再出现。

出现上图这样的界面的时候,你就可以长舒一口气,因为安装已经完成,现在你已经可以使用Tensorflow了,让我们跟着教程向世界说声hi吧。

进入Python

从Terminal进入Python环境的方法也很简单,直接输入命令:Python。如果本机已经安装了Python,Terminal会显示Python的版本号等信息,同时下一个指令的前缀会由用户名等一串字符变成这样的东西:“>>>”,这说明进入完成了。输入以下:

>>> import tensorflow as tf
>>> hello = tf.constant('hello world');   
>>> sess = tf.Session()
>>> print sess.run(hello)
hello world

打印出hello world

如果有需要IDE环境的

参考:https://www.leiphone.com/news/201606/ORlQ7uK3TIW8xVGF.html

然后GitHub上有制作深度学习的工具

请按照这个流程来,简单的英文

参考:https://github.com/tzutalin/labelImg

谢谢!

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