Install TensorFlow in Anaconda

Table of Contents

• TensorFlow学习记录

  • 第一章 Anaconda简介

    • 1.1 Anaconda、conda、pip、virtualenv的区别比较
    • 1.2 参考

  • 第二章 Anaconda安装Tensorflow

    • 2.1 安装Anaconda
    • 2.2 在Anaconda中**安装tensorflow
    • 2.3 在tensorflow中安装Jupyter Notebook
    • 2.4 在terminal中运行Tensorflow
    • 2.5 在jupyter notebook中运行tensorflow
    • 2.6 报错解决
    • 2.7 参考

  • 第三章 Anaconda使用Tensorflow入门

    • 3.1 创建图
    • 3.2 执行图
    • 3.3 管理图
    • 3.4 参考

  • 第四章 Tensorflow实现简单线性回归

    • 4.1 实现代码
    • 4.2 参考

  • 第五章 梯度下降

    • 5.1 准备工作
    • 5.2 手工计算梯度
    • 5.3 自动计算梯度
    • 5.4 优化器
    • 5.5 批量梯度下降
    • 5.6 参考

  • 第六章 模型保存与恢复

    • 6.1 保存模型
    • 6.2 恢复模型
    • 6.3 模型文件
    • 6.4 参考

  • 第七章 Tensorboard可视化图及训练

    • 7.1 过程记录
      • 导入包
      • 数据处理
      • 设置日志文件
      • 创建计算图
      • 创建会话
      • 运行结果
      • 启动Tensorboard服务
      • 查看训练状态
      • 使用Tensorboard
    • 7.2 参考

  • 第八章 命名作用域

    • 8.1 过程记录
      • 代码修改
      • 结果观察
    • 8.2 参考

第二章 Anaconda安装Tensorflow

2.1 安装Anaconda

       可以采取图形界面及终端命令方式安装，详见参考文献Anaconda介绍、安装及使用教程。安装完毕后可通过命令conda --version查看Anaconda版本并进行更新conda update conda,详情见如下：

图2-1.安装Anaconda

2.2 在Anaconda中**安装tensorflow

       安装Anaconda后需在其中创建一名为Tensorflow的环境，输入$ conda create -n tensorflow python=3.5。此时Anaconda中的Enviroment中会有一个Tensorflow环境，如下图所示：

图2-2.创建tensorflow环境

       目前只安装了一个空的环境，仅有与Python3.5相关的一些包，我们要**环境并安装，输入命令：
source activate tensorflow
然后安装tensorflow包，输入命令：
pip install tensorflow，
详情如下：

图2-3.**Tensorflow环境

安装完毕后输入命令python并在终端中输入如下代码测试：

import tensorflow as tf
hello = tf.constant(‘Hello, TensorFlow!’)
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))

详情如下：

图2-4.检查安装

2.3 在tensorflow中安装Jupyter Notebook

       Jupyter Notebook是基于网页的用于交互计算的应用程序。其可被应用于全过程计算：开发、文档编写、运行代码和展示结果。个人理解就是一个功能较为丰富的代码编辑器。
       因为前面已安装了Anaconda，所以此时可以直接在Anaconda界面中选择Jupyter Notebook进行安装。但是此时只是在Anaconda中安装了Jupyter Notebook，还不能将其应用于Tensorflow环境（即打开Jupyter无法使用tensorflow），所以我们还要在Tensorflow环境中安装Jupyter Notebook，安装详情如下：

图2-5.安装Jypyter(Tensorflow)

2.4 在terminal中运行Tensorflow

       见步骤2或在terminal中打开Jupyter Notebook,在Jupyter notebook中运行Tensorflow，详情见下图：

图2-6.终端打开Jupyter Notebook

2.5 在jupyter notebook中运行tensorflow

       在图形界面中开启jupyter notebook,详情如下：

图2-5.打开Anaconda

图2-6.新建代码文件

2.6 报错解决

       在jupyter notebook 中编写并运行文件时可能会报错无法导入某个包：
解决办法一：
       可能是由于没有在Tensorflow环境中安装Jupyter Notebook，参照第3步进行操作。
解决办法二：
       可以在 Anaconda Navigator 界面中选择 Enviroment 并选择对应的编程环境，查找并安装相应的包。详情如下：

图2-7.安装对应包

解决办法三：
       在环境界面显示已安装了对应包，可还是报错时（我遇到的情况是no moduled named tensorflow，即没有tensorflow模块），可以尝试对pip更新：
$ pip install --upgrade pip Collecting pip
或重新通过pip安装tensorflow：
$ pip install tensorflow。

2.7 参考

[1] 一蓑烟羽.Mac下通过Anaconda安装Tensorflow
[2] HardCookies.macOS上安装TensorFlow并在Jupyter Notebook中使用
[3] Zhongyu Kuang.Trouble with TensorFlow in Jupyter Notebook
[4] 王子谖.机器学习AI(一)之anaconda