TensorFlow 深度学习框架安装
- 安装Python环境，TensorFlow支持Python3.5.x和Python3.6.x版本，可通过Anaconda软件安装，建议选择默认安装路径（C:\ProgramData\Anaconda3）。Anaconda集成了大部分常用的科学计算方面的python库，非常强大；
- 安装TensorFlow库，官方建议使用pip install –upgrade tensorflow（此处的pip为Anaconda下的工具命令），由于要连接google的资源下载安装，会出现失败现象，此时建议在线搜索tensorflow wheel安装包，下载后手动安装（pip install /安装包路径/tensorflow-xxxx.whl）；
- 安装PyCharm开发工具，建议安装专业版；
- 测试tensorflow：
- 视算法需求安装其他python工具库，如opencv等。
新建TensorFlow项目
- 新建项目：File->New Project，Location选择项目储存路径，Interpreter选择Python环境
- 创建项目目录，如图：
项目介绍
- MNIST项目-CNN算法
运行mnist_cnn_test.py
TensorFlow官方经典之作，运用CNN网络，实现对手写数字图像的识别。
神经网络架构及隐藏层可视化视图，如下图：
分类分布可视化视图，如下图：
- PTB项目-RNN算法
运行ptb_rnn_test.py
自然语言处理模型，使用RNN网络，可应用于语言模型、语音识别等领域。该模型训练时间较长，视模型大小和主机资源而定，6-20个小时不等。
RNN算法实例，如下图：
