對于tensorflow，所有計算機科學專業的學生都聽說過它。作為最流行的機器學習框架之一，tensorflow被廣泛使用。
為了幫助大家使用和增進對tensorflow的理解，本文將帶來tensorflow安裝教程，并討論tensorflow實現簡單線性回歸的具體方法。如果您對tensorflow感興趣，則不妨繼續閱讀。
1. Pip安裝TensorFlow Pip是一個Python軟件包安裝和管理工具。首先安裝pip（或Python3的pip3）：安裝TensorFlow：如果是Python3：注意：如果已安裝TensorFlow＆amp; lt;在0.7.1之前，您應該首先安裝TensorFlow。
使用pip卸載來卸載TensorFlow和protobuf，以確保您獲得最新的protobuf依賴項下的安裝包。二，Anaconda安裝tensorflow Anaconda是一個Python科學計算環境，它集成了許多第三方科學計算庫，Anaconda使用conda作為其自己的程序包管理工具，同時，它具有自己的計算環境，類似于Virtualenv。
與Virtualenv一樣，conda將不同Python項目所需的依賴包存儲在不同的位置。安裝在TensorFlow上的Anaconda不會覆蓋以前安裝的Python軟件包。
·安裝Anaconda·構建conda計算環境·激活環境并使用conda安裝TensorFlow·安裝成功后，您需要激活conda環境以創建一個您使用TensorFlow的時間。 conda計算環境的名稱稱為tensorflow：激活tensorflow環境，然后使用pip安裝TensorFlow。
使用easy_install時，請使用--ignore-installed標志以防止錯誤。對于Python 3.x：激活conda環境后，您可以測試何時不使用TensorFlow，然后關閉環境：再次使用時再次激活。
3. tensorflow實現簡單的線性回歸并導入所需的所有包：1.在神經網絡中，所有輸入均線性增加。為了使訓練有效，應該對輸入進行歸一化，因此下面是對輸入數據進行歸一化的功能：2.現在使用TensorFlow contrib數據集加載波士頓住房價格數據集，并將其分解為X_train和Y_train。
可以將數據標準化：3.聲明訓練數據的TensorFlow占位符：4.創建TensorFlow權重和初始值為零的偏差變量：5.定義用于預測的線性回歸模型：6.定義損失函數：7。選擇梯度下降優化器：8.聲明初始化運算符：9.現在，開始計算圖形并訓練100次：10.查看結果：解釋和分析從下圖可以看出，簡單的線性回歸是嘗試擬合給定數據集的線性線：如下圖所示，隨著模型繼續學習數據，損失函數繼續減小：下圖是簡單線性回歸器的TensorBoard圖：圖有兩個名稱范圍節點Variable和Variable_1，它們是分別表示偏倚和權重的高級節點。
以漸變命名的節點也是高級節點。展開節點，您會看到它需要7個輸入，并使用GradientDescentOptimizer來計算梯度，并更新權重和偏差：上面是“ tensorflow”。
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