00TensorFlow基本概念和安装方法.ipynb

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 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "要使用TensorFlow，我们必须理解TensorFlow：\n",
    "\n",
    "* 使用图（Graph）表示计算流程\n",
    "* 在会话（Session）中执行图\n",
    "* 使用张量（Tensor）表示数据\n",
    "* 使用变量（Variable）维护状态\n",
    "* 使用feed和fetch为任意的操作赋值或从中获取数据\n",
    "\n",
    "TF使用graph表示计算流程。图中的节点称为操作（Operation，以下简称OP）。每个OP接受0到多个Tensor，执行计算，输出0到多个Tensor。图是对计算流程的描述，需要在Session中运行。Session将计算图的OP分配到CPU或GPU等计算单元，并提供相关的计算方法，并且会返回OP的结果。\n",
    "\n",
    "这些数据“线”可以输运“size可动态调整”的多维数据数组，即“张量”（tensor）"
   ]
  },
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   },
   "source": [
    "## 安装方法https://www.tensorflow.org/install/pip?hl=zh-cn\n",
    "\n",
    "### 新版2.X（一个版本同时支持CPU和GPU）\n",
    "TensorFlow 2 软件包现已推出\n",
    "* tensorflow：支持 CPU 和 GPU 的最新稳定版（适用于 Ubuntu 和 Windows）\n",
    "`pip install tensorflow`\n",
    "### 旧版 TensorFlow\n",
    "对于 TensorFlow 1.x，CPU 和 GPU 软件包是分开的：\n",
    "* tensorflow==1.15：仅支持 CPU 的版本`pip install tensorflow==1.15`\n",
    "* tensorflow-gpu==1.15：支持 GPU 的版本（适用于 Ubuntu 和 Windows）`pip install tensorflow-gpu==1.15`\n",
    "\n",
    "\n",
    "上面为pip安装方法，docker安装方法见：https://www.tensorflow.org/install/docker?hl=zh-cn\n"
   ]
  },
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   "execution_count": null,
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   "outputs": [],
   "source": []
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   "name": "python3"
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