🍈 一、TensorFlow的介绍1. TensorFlow 是什么
是一个深度学习库，由 Google 开源，可以对定义在 Tensor(张量)上的函数自动求导。
Tensor(张量)意味着 N 维数组，Flow(流)意味着基于数据流图的计算，TensorFlow即为张量从图的一端流动到另一端。
它的一大亮点是支持异构设备分布式计算，它能够在各个平台上自动运行模型，从电话、单个CPU / GPU到成百上千GPU卡组成的分布式系统。
支持CNN、RNN和LSTM算法，是目前在 Image，NLP 最流行的深度神经网络模型。
2. 为什么需要 TensorFlow 等库
深度学习通常意味着建立具有很多层的大规模的神经网络。
除了输入X，函数还使用一系列参数，其中包括标量值、向量以及最昂贵的矩阵和高阶张量。
在训练网络之前，需要定义一个代价函数，常见的代价函数包括回归问题的方差以及分类时候的交叉熵。
训练时，需要连续的将多批新输入投入网络，对所有的参数求导后，代入代价函数，从而更新整个网络模型。
这个过程中有两个主要的问题：1. 较大的数字或者张量在一起相乘百万次的处理，使得整个模型代价非常大。2. 手动求导耗时非常久。
所以 TensorFlow 的对函数自动求导以及分布式计算，可以帮我们节省很多时间来训练模型。
查看python版本
python --version
🍉二. TensorFlow的安装1.电脑已安装Anaconda2.看一下自己有没有NVIDIA的GPU（非常重要！！）
打开任务管理器或设备管理器，查看GPU 0或GPU 1是否为NVIDIA
必须是NVIDIA的显卡才能装CUDA！其他品牌的GPU不能用来加速，不要装CUDA！
没有NVIDIA的GPU看这里：（安装cpu版本）
（1）升级pip版本
pip -V
遇到问题看着几篇文章
python -m pip install --upgrade pip
（2）如果没有NVIDIA的GPU，执行（这一步是安装tensorflow，tensorflow是深度学习开发框架）：
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow==1.15
如果还报超时错，
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --default-timeout=100 tensorflow==1.15
如果仍然报超时错，
就在凌晨3点~早上7点之间安装
（3）验证一下：Python环境下（anaconda prompt下键入：python（回车））出现>>>，然后键入import tensorflow，若没有报错，则安装基本正确。
🍊三，查看TensorFlow的版本以及安装路径
查看TensorFlow的版本以及安装路径
进入到Python环境
import tensorflow as tf tf.__version__ # 查看版本 tf.__path__ # 查看安装路径
升级到最新：
CPU版本：
pip install --upgrade tensorflow
GPU版本：
pip install --upgrade tensorflow-gpu
tensorflow2.0的安装
pip install --user tensorflow==2.0.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
卸载已经安装的tensorflow:输入y,卸载即可。
pip uninstall tensorflow
一定要注意版本像这种错误很可能就是因为版本问题，可以下载新版的tensorflow.
