もともとは（Googleのマシンインテリジェンス研究機関と提携）、Googleの脳のグループの研究者やエンジニアによって開発されたTensorFlowは深さのために、機械学習とニューラルネットワークを研究するために開発してきたが、このシステムの汎用性は、それが広く、他の計算に使用することができるということですフィールド。
テンソルテンソルを平均はN次元の配列を表し、フローが流れる平均、データフローグラフが算出表します。他方の端部の処理フロー図、ニューラルネットワーク、人工知能の解析および処理手順に一端からN次元デジタルフロー。
構成環境
この記事では、作業言語としてPython言語のWindows 10での構成（1803）、です。
アナコンダをダウンロード
アナコンダが参照conda、Pythonと180以上の科学的なパッケージとその依存関係が含まれているオープンソースのPythonのリリース、私たちの後ろに便利な設定です。
公式サイト、現在の最新版のWindowsの場合アナコンダ5.2、Pythonの3.6を使用します。
ダウンロードと完全にインストールした後、我々は設定する必要があります。
設定のアナコンダ
アナコンダをインストールした後、なります(安装目录)Anaconda3Scriptsシステム環境変数に参加しPath、オンラインチュートリアルとよりは、ここでは控え、その後、私たちの事業は、コマンドラインで行われるべきです。
管理者権限は、コマンドラインを開いて入力するconda -Vか、conda --version現在インストールされているバージョンを表示し、私がここに持って、修正後、入力するエラーがその後、上記の変数場合、4.5.8であるconda upgrade --allすべてのアップグレードキットを、その後の問題を回避。
その後Pythonは、入力を独立した環境を確立与えactivate、アナコンダ自身の環境でコマンドライン（ベース）、前に詳細を調べます。このとき、入力があればpythonアナコンダを入力することができますしてやPythonの事前インストールなしには何の関係もありませんPython環境が付属していますが、今回は入力したpython -Vあなたのpythonの今回のバージョンで見ることができます。
次に、自分の仮想環境を作成し、我々は次のコードを入力します。
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conda作成-n tfLearnのpython = 3 |
tfLearnの仮想環境の名前を作成し、Pythonのバージョンのpython3で、あなたに洗練することができますpython=3.x.x。
我々は使用することができます
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condaのENVリスト |
これは、すべての環境の名前と場所を示しています。
この時点で、我々は次の文とのtfLearn環境に切り替えます。
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tfLearnを活性化させます |
変化したコマンドライン（ベース）（tfLearn）の前に、この時点で、それはハンドオーバが成功したことを示し、次のステップは、我々が構成をPYTHON。
コンフィギュレーション・パイソン
tfLearn環境を入力した後、我々は次のインストールtensorFlowを使用しています。
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tensorflow-GPUの== 1.9.0をインストールするPIP |
ここでの注意はtensorflow GPUがインストールされている指定し、バージョンは1.9.0で、サポートCUDAの背面にあります。
この時点で、あなたはエラーが発生する可能性があり、インストールの終了時に、それをインストールするには、管理者権限ではない場合。
CUDAとcuDNNをインストールします。
NVIDIA CUDAの公式ウェブサイトでは、ダウンロードして
支援している選択CUDA 9.0を、。
NVIDIA公式サイトcuDNNのダウンロードが
CUDA 9.0のためcuDNNのV7.1.4を選択し、CUDAのV9.0（ドキュメントフォルダが正確に相当）のルートディレクトリに置か解凍します。
テスト環境
Python環境へのtfLearn環境下では、入力
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TFとしてインポートtensorflow |
短い待ち時間、エラーメッセージなし出力した後、インストールが成功し、我々のテスト環境が良く構築します。
インストールjupyterノート
アナコンダのページでは、[ホーム]タブの下Applications ontfLearn環境への切り替え、次のようにいくつかのツールをインストールすることができるだろう、我々が見つかりましたjupyter notebookクリックをinstallクリックした後、Launchブラウザがデフォルトで開きますhttp://localhost:8888これはjupyterノートPC作業環境ですが、また、私たちの後であることを練習のメインフィールド。
アナコンダの意義
Anacondaは、彼が仕事でツールの異なるバージョンの私たちの問題の共存を解決するため、マルチ環境設定ツールです。
彼は、このソリューションは非常にシンプルな方法、で私たちの新しい職場環境で実現しAnaconda3envs、完全なPython環境である私たちのtfLearnのドキュメントフォルダを開く低く、。
＃引用
オリジナルリンク大列 https://www.dazhuanlan.com/2019/08/16/5d560ab3bcf1b/