需重视! | 深度学习网络环境搭建大全(下)
深度学习网络环境搭建大全
人工智能突然火了起来，至今已经有无数的智能化产品别大家认识及使用。比如：之前的李世石与AlphaGo大战、无人驾驶、无人超市，以及现在的无人酒店（阿里）、智慧小区，乃至于现在的仿人机器人等产品，都在不断实现科幻片中我们觉得不可能的技术，现在都在一一实现。
AI已经吸引了大量的关注，拿起你的手机看看手机里的语音助手，照相时候的人脸识别，淘宝帮你自动筛选出你最近浏览的类别及给你推荐相关产品，还有各大音乐软件的歌曲“每日推荐“，各种各样的AI早已进入我们生活的方方面面，深刻的影响了着我们，可以说，人工智能是第四次人类革命，我们每一位应该把握住每次机会，去创造人类前所未有的科技，这是一个AI的时代。
人工智能都这么流行，我们何尝不去好好去学习，成为AI时代的一份子。在AI中，最占主导的应属深度学习为主，在学习Deep Learning之前，我们的准备工作就是各种工具安装及环境搭建，我们今天的目的就是怎么去完成环境的搭建，为之后的研究和开发做好充足的准备。
Windows系统
python的安装我就不说了，之前CV系列的入门教学有了详细的介绍，我们直接进入TensorFlow的安装。
首先，从https://pypi.python.org/pypi/tensorflow上下载whl安装包。
点击上图红色的whl文件进行下载，然后可以安装可，用如下的办法运行：
pip install d:/code/tensorflow-1.12.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl
之后就可以自动运行安装了，过一会就可以试试安装成功，用如下的方式进行测试：
进入CMD模式
输入：python
import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session() print(sess.run(hello))
如果出现“b'Hello, TensorFlow!'”，表示安装成功了。
Linux系统
我想大部分同学都会选择Linux系统学习深度学习吧。Linux对安全性非常重视，因此不仅权限管理十分严格，在创建操作系统的时候也会要求你一定要输入一个密码，这个密码将用来登陆和获得root权限。
必不可少的python-pip和python-dev
在解释器窗口中输入命令：
$ sudo apt-get install python-pip python-dev
注意，命令最开始的sudo意味着这条指令将以root权限执行，所以需要输入你最开始设置的密码，输入过程在屏幕上是不会有任何体现的，输完直接按回车就好。
输入后会出现一大串代码，最后会问是否继续，你输入y回车即可。
然后就慢慢等吧，注意：install是安装指令，而python-pip和python-dev则是两个需要安装的软件包的名字；pip可以理解成一个比较高级的软件安装器，安装Tensorflow要用到，而dev则是一个额外的类库，也是Tensorflow的安装和运行需要的。如果一切顺利的话，一大串代码划过后，会看到如下的界面：
现在可以安装TensorFlow了，输入如下：
在解释器窗口中输入命令：
$ sudo pip install tensorflow-1.12.0-cp35-cp35m-manylinux1_x86_64.whl
可用软件包
- tensorflow - 仅支持 CPU 的当前版本（建议新手使用）
- tensorflow-gpu - 支持 GPU 的当前版本（Ubuntu 和 Windows）
- tf-nightly - 仅支持 CPU 的每夜版（不稳定）
- tf-nightly-gpu - 支持 GPU 的每夜版（不稳定，Ubuntu 和 Windows）
系统要求
- Ubuntu 16.04 或更高版本（64 位）
- macOS 10.12.6 (Sierra) 或更高版本（64 位）（不支持 GPU）
- Windows 7 或更高版本（64 位）（仅支持 Python 3）
- Raspbian 9.0 或更高版本
硬件要求
- 从 TensorFlow 1.6 开始，二进制文件使用 AVX 指令，这些指令可能无法在旧版 CPU 上运行；
- 阅读 GPU 支持指南，以在 Ubuntu 或 Windows 上设置支持 CUDA® 的 GPU 卡。
更多内容见：https://tensorflow.google.cn/install/pip?lang=python2