自2015年11月發(fā)布以來，谷歌旗下的機(jī)器學(xué)習(xí)開源框架TensorFlow已經(jīng)在圖像識(shí)別，大數(shù)據(jù)分析，語音識(shí)別和語義理解，機(jī)器翻譯等各個(gè)領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用，同時(shí)也得到了業(yè)內(nèi)人士的普遍認(rèn)可，成為了目前最受關(guān)注和使用率最高的開源框架之一。

本文將重點(diǎn)整理TensorFlow框架的入門和安裝教程。更多關(guān)于TensorFlow的深入介紹、應(yīng)用項(xiàng)目以及各機(jī)器學(xué)習(xí)開源框架之間的對比等內(nèi)容，請見雷鋒網(wǎng)的系列文章。

下面是本文整理的資料內(nèi)容：

在安裝之前，這里先列出一些對TensorFlow給出大略介紹的文章，其中包括一些重要的概念解釋，TensorFlow的具體含義和優(yōu)點(diǎn)，以及TensorFlow的基本工作原理等。

1. 《TensorFlow極速入門》

鏈接：http://www.ozgbdpf.cn/news/201702/vJpJqREn7EyoAd09.html

本文介紹了 graph 與 session 等基本組件，解釋了 rank 和 shape 等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)概念，講解了一些 variable 需要注意的地方并介紹了 placeholders 與 feed_dict 。最終以一個(gè)手寫數(shù)字識(shí)別的實(shí)例將這些點(diǎn)串起來進(jìn)行了具體說明。

2. 《TensorFlow學(xué)習(xí)筆記1：入門》

鏈接：http://www.jeyzhang.com/tensorflow-learning-notes.html

本文與上一篇的行文思路基本一致，首先概括了TensorFlow的特性，然后介紹了graph、session、variable 等基本概念的含義，以具體代碼的形式針對每個(gè)概念給出了進(jìn)一步的解釋。最后通過手寫數(shù)字識(shí)別的實(shí)例將這些點(diǎn)串起來進(jìn)行了具體說明。

需要指出的是，兩篇文章覆蓋的基礎(chǔ)概念不盡相同，并且舉例用的代碼也不一樣。

3. 《TensorFlow入門》

鏈接：http://www.jianshu.com/p/6766fbcd43b9#

與上面兩篇不同，本文簡單介紹了 TensorFlow 的含義、優(yōu)點(diǎn)、安裝和基本工作原理之后，直接通過代碼示例的方式講解了 TensorFlow 的簡單用法，包括生成三維數(shù)據(jù)，然后用一個(gè)平面擬合它，以及通過 variable 實(shí)現(xiàn)一個(gè)簡單的計(jì)數(shù)器等。

值得一提的是，以上第二和第三篇分別來自兩個(gè)系列文章，這兩個(gè)系列也都是關(guān)于 TensorFlow 入門和實(shí)踐的優(yōu)秀博客。第二篇的后續(xù)文章講述了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）模型構(gòu)建，以及利用 TensorFlow 生成詞向量 (Word Embedding) 的具體過程。第三篇?jiǎng)t實(shí)際上是基于斯坦福大學(xué)基于深度學(xué)習(xí)的自然語言處理課程的學(xué)習(xí)筆記，該系列其他的文章還講述了循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）和 word2vec 模型等更深入的知識(shí)，感興趣的讀者可以從文章的作者頁找到更多文章。

上述文章都更傾向于 TensorFlow 的簡單介紹了基礎(chǔ)用法，但對于TensorFlow具體安裝過程的講述則不夠細(xì)致。因此這里專門針對TensorFlow的安裝過程推薦一篇教程。

4. 《真正從零開始，TensorFlow詳細(xì)安裝入門圖文教程！》

鏈接：http://www.ozgbdpf.cn/news/201606/ORlQ7uK3TIW8xVGF.html

上文來自雷鋒網(wǎng)小編的親身實(shí)踐，真正做到了從零開始，詳細(xì)介紹了在Linux環(huán)境下如何通過pip命令安裝TensorFlow框架的完整流程，以及面對一些常見問題的處理辦法。值得一提的是，本文在講解完框架安裝之后，還針對Komodo開發(fā)環(huán)境進(jìn)行了簡單介紹。

經(jīng)過了以上來自民間的實(shí)踐教程之后，相信各位讀者對TensorFlow的大致情況和具體安裝方法已經(jīng)有了自己的理解。下面對于那些想要更全面和深入地了解TensorFlow的讀者，我們推薦幾個(gè)官方的教程。

5. 谷歌官方入門教程

鏈接：https://www.tensorflow.org/get_started/

6. 谷歌教程翻譯

https://github.com/jikexueyuanwiki/tensorflow-zh

這里谷歌給出的入門教程內(nèi)容十分豐富，除了最基本的安裝、名詞解釋和代碼示例之外，還給出了 API 接口的詳細(xì)解釋和說明。但考慮到內(nèi)容全是英文，因此雷鋒網(wǎng)在這里給出了國內(nèi)志愿者對谷歌內(nèi)容的中文翻譯版，可以為那些英文不好的讀者提供參考。

7. TensorFlow中文社區(qū)

http://www.tensorfly.cn/

最后我們在這里推薦一個(gè) TensorFlow 的中文社區(qū)，該網(wǎng)站幾乎可以認(rèn)為是 TensorFlow 的中文官網(wǎng)，除了上述谷歌官方教程的中文翻譯之外，該網(wǎng)站還包括進(jìn)階指南、API中文手冊、精華文章和TF社區(qū)等諸多板塊。

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