tensorflow安装

环境：

　　1.主机：Linux alvin-Lenovo-V310-14ISK 4.13.0-46-generic #51-Ubuntu SMP Tue Jun 12 12:36:29 UTC 2018 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux

　　2.Python版本 ：Python 2.7.14

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安装仅使用cpu的版本：

1.执行安装命令：

$ pip install https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.5.0-cp27-none-linux_x86_64.whl
2.安装成功后打印信息如下：
Installing collected packages: numpy,six,tensorflow
Successfully installed numpy-1.16.4 six-1.12.0 tensorflow-0.5.0

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运行tensorflow中文社区上的简单demo如下：

import tensorflow as tf import numpy as np # 使用 NumPy 生成假数据(phony data),总共 100 个点. x_data = np.float32(np.random.rand(2,100)) # 随机输入 y_data = np.dot([0.100,0.200],x_data) + 0.300 # 构造一个线性模型 # b = tf.Variable(tf.zeros([1])) W = tf.Variable(tf.random_uniform([1,2],-1.0,1.0)) y = tf.matmul(W,x_data) + b # 最小化方差 loss = tf.reduce_mean(tf.square(y - y_data)) optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5) train = optimizer.minimize(loss) # 初始化变量 init = tf.initialize_all_variables() # 启动图 (graph) sess = tf.Session() sess.run(init) # 拟合平面 for step in xrange(0,201): sess.run(train) if step % 20 == 0: print step,sess.run(W),sess.run(b) # 得到最佳拟合结果 W: [[0.100 0.200]],b: [0.300]

以上为安装及演示社区上的 demo的过程。