tensorflow安装教程（pip安装tensorflow总是失败怎么办）
本文目录
- pip安装tensorflow总是失败怎么办
- 怎样用C++写出你自己的TensorFlow
- 如何学习tensorflow
- Python使用pip安装第三库时，下载安装包为什么会特别慢，如何提高pip的安装速度
pip安装tensorflow总是失败怎么办
TensorFlow在Windows中的安装
- 首先安装最新版的 Anaconda（》= Python 3.6）
- Windows+R，输入 CMD 打开命令窗，安装 CPU 版本
pip install --upgrade tensorflow
- GPU版本的安装过程则相对复杂，除了要考虑电脑是否支持GPU版本（主要是看显卡）外，还有cuda等的安装以及版本号对应的问题
若是安装过程遇到问题，可以联系作者。
怎样用C++写出你自己的TensorFlow
Tensorflow是一款功能强大且设计精良的神经网络工具。 Python API已有详细记录，开始非常简单。 另一方面，C ++ API的文档减少到最低限度。 本教程将向您展示如何：
使用Python构建和训练一个简单的图形，
保存图形并在C ++中运行它。
在本教程中，我们将使用Google自己的构建工具bazel。 如果您更喜欢在没有bazel的情况下工作，请查看如何让Tensorflow在没有bazel的情况下运行。 作为一个例子，我们将使用世界上最小的网络。 它只包含一个输入神经元和一个输出神经元。 网络如下所示：
结果目标是为输出和输入获得相同的值。 虽然没有任何意义，但它只是一个例子。 损失函数将是平方误差，要求安装Bazel和Tensorflow。
创建一个文件夹且包含两个文件：
实际的C ++文件RunGraph.cpp；
一个名为BUILD的文件，带有Bazel的说明。
这两个文件都可以从我们的GitHub Repo下载， 我们来看看RunGraph.cpp文件。
首先，您需要使用计算图的路径更改PathGraph。 另一件事是我们不需要提供两个占位符。 我们指定了输出Y.第二个占位符（Y_）仅用于计算损失而不是Y。如果我们将损失指定为输出，程序也将要求第二个占位符，我们来看看BUILD文件。
然后运行以下命令：
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如何学习tensorflow
tensorflow是目前非常流行的基于Python的机器学习框架，先要学一些python基础，如果没有学过python，可以先找一些python入门的教程来学习，了解一些基础的语法，能编写和运行简单的python程序即可；
tensorflow的网上教程很多的，官方网站上就有免费教程：
Python使用pip安装第三库时，下载安装包为什么会特别慢，如何提高pip的安装速度
这个问题曾经也困扰我多时，其曾一度击穿了我对下载速度的认知，前段时间特意研究了一下，终于找到了解决方案，不再担心pip安装缓慢的问题了。
下载速度缓慢的原因主要是因为使用 pip进行安装时，默认会使用国外的源文件，因此在国内使用下载速度会不稳定，甚至有时仅有几十KB每秒，因此我们可以考虑将pip的源设置为国内镜像。
国内镜像
接下来，我们介绍几个不错的 国内pip源镜像，如下：
阿里云镜像
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