目錄

1.git安裝與使用

? ? ?1.1 git安裝

? ? ?1.2 修改git bash默認路徑

? ? ?1.3 git常用操作

2.環境搭建

　? 2.1 tensorflow安裝

　? 2.2 CUDA安裝

　? 2.3 CuDNN安裝

3.測試

? ? ?3.1 helloword測試

? ? ?3.2 簡單線性回歸測試

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1.git安裝與使用

1.1 git安裝

? ? ?1、從Git官網下載一個Git安裝包，官網地址為：http://git-scm.com/downloads；
? ? ?2、一鍵安裝，環境變量會自己配置好

1.2 修改git bash默認路徑

　　1. 開始菜單下找到Git Bash 快捷方式
　　2. 選中Git Bash圖標，右鍵，選中“屬性”?

　　3. 去掉--cd-to-home，修改“起始位置”為自定義的git 本地倉庫的路徑，如：F:\git_code

1.3 git常用操作

? ? ? 1. 創建新倉庫：創建文件夾，進入文件夾，執行git init 命令
? ? ? 2. 檢出倉庫 ：git clone username@host:/path/to/repository
? ? ? 3. 從遠程下載 1) git remote add origin git@github.com:demonxian3/hellowrold.git #關聯本地和遠程倉庫
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?2) git pull origin master 　　　　　　　　#從遠程把新變化拉下來
? ? ? 4. 本地上傳? ? 1) git add your_resource 　　　　 　　 　#從本地倉庫增加，結果會保存到本機緩存里
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?2) git commit –m? ? “注釋”? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? #提交本機緩存的內容到本機HEAD里面
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?3)git push origin master 　　　　　　? ?#把本地倉庫提交到遠程倉庫 origin代表關聯的遠程倉庫

2.環境搭建

2.1 tensorflow安裝

1.pip install tensorflow?

2.2 安裝CUDA（是顯卡廠商NVIDIA推出的運算平臺）

?1.打開鏈接https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 找對應的版本下載 可以下local版（1.4G） 或者network? ? 版 比較小
? 2.安裝后 檢查環境變量 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\bin

2.3. 安裝cuDNN（是用于深度神經網絡的GPU加速庫）

? 1.下載https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
? 2.解壓配置環境變量C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\cudnn-9.0-windows10-x64-v7\cuda\bin

3.測試

?3.1 helloword測試

　　1.跑helloworld 發現警告 Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2
　　解釋：1）為了提升CPU計算速度的。若你有支持cuda的GPU，則可以忽略這個問題，因為安裝SSE4.1, SSE4.2, AVX, AVX2, FMA, 僅僅提升CPU的運算速度（大概有3倍）
　　解決辦法：
　　　　　　1）忽視警告，并屏蔽警告
　　　　　　　　開頭輸入如下：
　　　　　　　　import os
　　　　　　　　os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'
　　　　　　2）進 tensorflow 官網，從源碼安裝。

　　2.代碼

''' HelloWorld example using TensorFlow library.Author: Aymeric Damien Project: https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/ '''from __future__ import print_functionimport tensorflow as tf# Simple hello world using TensorFlow# Create a Constant op # The op is added as a node to the default graph. # # The value returned by the constructor represents the output # of the Constant op. hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')# Start tf session sess = tf.Session()# Run the op print(sess.run(hello))

??3.2 簡單線性回歸測試

''' @author :Eric-chen @contact:809512722@qq.com @time :2018/4/14 18:09 @desc :簡單線性回歸 ''' import tensorflow as tf import numpy as np import osos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'#create data x_data=np.random.rand(100).astype(np.float32) y_data=0.1*x_data+0.3#create tensorflow structure start Weights=tf.Variable(tf.random_uniform([1],-2.0,2.0)) biases=tf.Variable(tf.zeros([1]))y=Weights*x_data+biases loss=tf.reduce_mean(tf.square(y-y_data))optimizer=tf.train.GradientDescentOptimizer(0.4) train=optimizer.minimize(loss)init=tf.global_variables_initializer() #create tensorflow structure endsess=tf.Session() #Very important sess.run(init) for step in range(2000):sess.run(train)if step%20 ==0:print(step,sess.run(Weights),sess.run(biases))

　　

參考資料：

1.Windows下修改Git Bash 默認路徑
2.Git服務搭建及github使用教程
3.CPU、GPU、CUDA，CuDNN 簡介

轉載于:https://www.cnblogs.com/jycjy/p/8836152.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的TensorFlow 从零到helloWorld的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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