2.2 TensorFlow简介与环境搭建
TensorFlow是一个采用数据流图、用于数值计算的开源软件库（见图2-5）。节点在图中表示数学操作，图中的线则表示在节点间相互联系的多维数据数组，即张量。它灵活的架构使你可以在多种平台上展开计算，例如台式计算机中的一个或多个CPU（或GPU）、 服务器、移动设备等等。TensorFlow 最初由Google大脑小组（隶属于Google机器智能研究机构）的研究员和工程师们开发出来，用于机器学习和深度神经网络方面的研究，但这个系统的通用性使其也可广泛用于其他计算领域。
TensorFlow的特点：
高度的灵活性；
真正的可移植性；
将科研和产品联系在一起；
自动求微分；
多语言支持；
性能最优化。
安装方法如下：
# 仅使用 CPU 的版本
$ pip install https:
//storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.5.0-cp27-none-linux_x86_64.whl
# 开启 GPU 支持的版本 (安装该版本的前提是已经安装了 CUDA sdk)
$ pip install https:
//storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-0.5.0-cp27-none-linux_x86_64.whl我们推荐使用 virtualenv 创建一个隔离的容器来安装 TensorFlow，这样做能使排查安装问题变得更容易。
首先，安装所有必备工具：
# 在 Linux 上:
$ sudo apt-get install python-pip python-dev python-virtualenv
# 在 Mac 上:
$ sudo easy_install pip # 如果还没有安装 pip
$ sudo pip install --upgrade virtualenv接下来，建立一个全新的 virtualenv 环境。为了将环境建在 ~/tensorflow 目录下，执行：
$ virtualenv --system-site-packages ~/tensorflow
$ cd ~/tensorflow然后，激活 virtualenv：
$ source bin/activate # 如果使用 bash
$ source bin/activate.csh # 如果使用 csh
(tensorflow)$ # 终端提示符应该发生变化在 virtualenv 内，安装 TensorFlow:
(tensorflow)$ pip install –U TensorFlow 当使用完 TensorFlow：
(tensorflow)$ deactivate # 停用 virtualenv
