很久没写博客了，突然想起来之前说过要说说TensorFlow，边学边记录，就来写一写吧
TensorFlow简介(以下照搬百度百科)：
代码语言：javascript复制TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统，其命名来源于本身的运行原理。Tensor（张量）意味着N维数组，Flow（流）意味着基于数据流图的计算，TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程。TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统。
TensorFlow可被用于语音识别或图像识别等多项机器学习和深度学习领域，对2011年开发的深度学习基础架构DistBelief进行了各方面的改进，它可在小到一部智能手机、大到数千台数据中心服务器的各种设备上运行。TensorFlow将完全开源，任何人都可以用。由于对于TensorFlow方面我也是个新入坑的萌新，就来记录以下安装TensorFlow的过程吧....(其实是水篇文章
代码语言：javascript复制环境：Ubuntu 14.04(Linux)x64安装的步骤其实只需要两步，可以参考TensorFlow官方网站的说明https://www.tensorflow.org 由于Ubuntu14.04自带了Python2.7，故此处忽略安装Python的过程(可以百度搞定
第一步：
必不可少的python-pip和python-dev 在命令行输入以下命令：
代码语言：javascript复制$ sudo apt-get install python-pip python-dev会出现
代码语言：javascript复制Do you want to continue? [Y/n]输入Y后按enter继续
第二步：
安装TensorFlow本体，输入命令行：
代码语言：javascript复制$ sudo pip install --upgrade
https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.8.0-cp27-none-linux_x86_64.whl这个中间可能会提示你需要更新pip版本，按照提示给的命令即可。
代码语言：javascript复制pip install --upgrade pip有时这个https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.8.0-cp27-none-linux_x86_64.whl网址并不能访问，提示“Network is unreachable”。这时可以手动下载文件tensorflow-0.8.0-cp27-none-linux_x86_64.whl，并将网址改为文件所在路径即可。
MNIST运行实例1
使用以下命令运行TensorFlow提供的手写识别训练集体会并验证TensorFlow安装成功。
代码语言：javascript复制$ python -m tensorflow.models.image.mnist.convolutional运行结果
代码语言：javascript复制Successfully downloaded train-images-idx3-ubyte.gz 9912422 bytes.
Successfully downloaded train-labels-idx1-ubyte.gz 28881 bytes.
Successfully downloaded t10k-images-idx3-ubyte.gz 1648877 bytes.
Successfully downloaded t10k-labels-idx1-ubyte.gz 4542 bytes.
Extracting data/train-images-idx3-ubyte.gz
Extracting data/train-labels-idx1-ubyte.gz
Extracting data/t10k-images-idx3-ubyte.gz
Extracting data/t10k-labels-idx1-ubyte.gz
Initialized!
Step 0 (epoch 0.00), 68.8 ms
Minibatch loss: 12.053, learning rate: 0.010000
Minibatch error: 90.6%
Validation error: 84.6%
Step 100 (epoch 0.12), 1197.0 ms
Minibatch loss: 3.283, learning rate: 0.010000
Minibatch error: 6.2%
Validation error: 6.8%
Step 200 (epoch 0.23), 1231.3 ms
Minibatch loss: 3.455, learning rate: 0.010000
Minibatch error: 17.2%
Validation error: 4.0%
Step 300 (epoch 0.35), 1147.7 ms
Minibatch loss: 3.248, learning rate: 0.010000
Minibatch error: 7.8%
Validation error: 3.3%
Step 400 (epoch 0.47), 1139.3 ms
Minibatch loss: 3.213, learning rate: 0.010000
Minibatch error: 7.8%
Validation error: 2.6%
Step 500 (epoch 0.58), 1159.7 ms
Minibatch loss: 3.301, learning rate: 0.010000
Minibatch error: 9.4%
Validation error: 2.5%原创的版权均归本人所有，任何人或团体、机构全部转载或者部分转载、摘录，请保留本博客链接或标注来源。
