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Tensorflow如何安装?tensorflow如何实现线性回归操作?

对于tensorflow，凡是计算机等专业的学生均有所耳闻 。tensorflow作为最热门机器学习框架之一，正被广泛使用 。为帮助大家使用和增进对tensorflow的认识，本文将带来tensorflow的安装教程，并对tensorflow实现简单线性回归的具体做法予以探讨 。如果你对tensorflow具有兴趣，不妨继续往下阅读哦 。
一、Pip 安装TensorFlow
Pip 是一个 Python 的软件包安装与管理工具.
首先安装 pip (或 Python3 的 pip3 ):
安装 TensorFlow :
如果是 Python3 :
备注：如果之前安装过 TensorFlow < 0.7.1 的版本,应该先使用 pip uninstall 卸载 TensorFlow 和 protobuf ,保证获取的是一个最新 protobuf 依赖下的安装包.
二、Anaconda安装tensorflow
Anaconda 是一个集成许多第三方科学计算库的 Python 科学计算环境,Anaconda 使用 conda 作为自己的包管理工具,同时具有自己的计算环境,类似 Virtualenv.
和 Virtualenv 一样,不同 Python 工程需要的依赖包,conda 将他们存储在不同的地方 。TensorFlow 上安装的 Anaconda 不会对之前安装的 Python 包进行覆盖.
· 安装 Anaconda
· 建立一个 conda 计算环境
· 激活环境,使用 conda 安装 TensorFlow
· 安装成功后,每次使用 TensorFlow 的时候需要激活 conda 环境
建立一个 conda 计算环境名字叫tensorflow:
激活tensorflow环境,然后使用其中的 pip 安装 TensorFlow. 当使用easy_install使用--ignore-instalLED标记防止错误的产生 。
对于 Python 3.x :
conda 环境激活后,你可以测试
当你不用 TensorFlow 的时候,关闭环境:
再次使用的时候再激活
三、tensorflow实现简单线性回归
导入需要的所有软件包：
1. 在神经网络中，所有的输入都线性增加 。为了使训练有效，输入应该被归一化，所以这里定义一个函数来归一化输入数据：
2. 现在使用 TensorFlow contrib 数据集加载波士顿房价数据集，并将其分解为 X_train 和 Y_train 。可以对数据进行归一化处理：
3. 为训练数据声明 TensorFlow 占位符：
4. 创建 TensorFlow 的权重和偏置变量且初始值为零：
5. 定义用于预测的线性回归模型：
6. 定义损失函数：
7. 选择梯度下降优化器：
8. 声明初始化操作符：
9. 现在，开始计算图，训练 100 次：
10. 查看结果：
解读分析
从下图中可以看到，简单线性回归器试图拟合给定数据集的线性线：
在下图中可以看到，随着模型不断学习数据，损失函数不断下降：
下图是简单线性回归器的 TensorBoard 图：
该图有两个名称范围节点 Variable 和 Variable_1，它们分别是表示偏置和权重的高级节点 。以梯度命名的节点也是一个高级节点，展开节点，可以看到它需要 7 个输入并使用 GradientDescentOptimizer 计算梯度，对权重和偏置进行更新：
【Tensorflow如何安装?tensorflow如何实现线性回归操作?】 以上便是此次小编带来的“tensorflow”相关内容，通过本文，希望大家对如何安装tensorflow以及如何采用tensorflow实现简单线性回归具备一定的了解 。如果你喜欢本文，不妨持续关注我们网站哦，小编将于后期带来更多精彩内容 。最后，十分感谢大家的阅读，have a nice day!

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