TensorFlow安装

  TensorFlow可以在各种操作系统上面安装。安装的时候要注意TensorFlow的类型，一种是普通的版本，仅支持CPU，安装简单。另外一种类型带GPU的，可以利用GPU来进行加速训练，安装起来相对复杂一些。如果刚开始使用，没有特别硬性的需求，推荐安装普通的版本。
   安装的时候可以使用pip安装，可以使用Anaconda进行安装。3.5.x和3.6.x版本的python，使用pip安装仅支持CPU的版本命令如下：
     pip3 install –upgrade tensorflow
安装GPU的版本，命令如下：
     pip3 install –upgrade tensorflow-gpu

GPU版本的安装：

  可以参考这个博客：win10+cuda9.0+cuDNN 7.0+Tensorflow1.5（GPU）安装

  CUDA（Compute Unified Device Architecture 统一计算架构），是由NVIDIA推出的一种集成技术。

  cuDNN （cuda Deep Neural Network libary） 是NVIDIA设计的深度神经网络加速库。

TensorFlow的HelloWorld

import tensorflow as tf
c = tf.constant('Hello, World!')
with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(c))

程序中创建了一个Tensor常量，然后放在Session中运行。使用with as 语句是因为要初始化一些信息，以及执行结束后要关闭Session。

输入结果为：b’Hello, World!’

使用TensorFlow来编写你的程序

  编写程序的时候可以使用高级别的API，你只需要了解TensorFlow中的Estimators类，以及知道如何导入数据。使用高级的API会非常的简单，它会帮你自动的构图，以及提供循环训练的过程。

  使用低级别的API，那么你就需要了解诸如张量、变量、图和会话等知识。构建图，循环训练等一些列步骤都需要你自己来完成。