这篇是对上一篇的补充, 主要是macOS和Ubuntu下的cpu版的TensorFlow安装, 整体都比较简单.
苹果为M1芯片的Mac提供了TensorFlow的支持，可以使用M1芯片进行硬件加速，以下是如何给使用M1芯片的macOS安装TensorFlow的环境。
不同ubuntu版本的ISO File: https://cn.ubuntu.com/download 注意: windows虚拟机中的显卡是物理CPU模拟出来的，没有调用物理GPU，所以虚拟机装ubuntu是无法进行深度学习训练。
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。
她是一位程序员，Netlify 开发者体验团队负责人，Vue 核心团队成员。她也是一位非常有趣的美女，个人网站起名 bomb site。
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本篇文章就带领大家用最简单地方式安装TF2.0正式版本（CPU与GPU），由我来踩坑，方便大家体验正式版本的TF2.0。
最近云哥 @吃货本货 问小宋（笔者）如何在Apple的M1芯片进行深度学习开发，恰逢最近M1开发生态都趋于稳定，就把安装步骤梳理下分享出来。
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目前考虑进入梦寐以求的 机器学习、人工智能 等领域的学习，因此安装主流的机器学习框架 Tensorflow 迫在眉睫。
尽管依赖问题非常棘手，但明白包管理以及包编译安装原理有助于我们深刻理解计算机基本原理，避免成为一个调包侠。
Windows下TensorFlow安装与代码测试 一：Tensorflow介绍 TensorFlow是谷歌的深度学习应用开发框架，其思想基于数据流图与节点图实现，简单易用，同时有具有以下几个特点： 可视化训练过程 CPU与GPU支持 先构建再运行的数据流节点会话 支持的系统包括如下： Ubuntu 16.04以后版本 Windows7以后版本 MacOS X 10.11以后版本 特别强调一下，最好是64位的系统比较好，因为Tensorflow本身测试都是64位的机器上完成的，当前的Tensorflow的最
AI科技评论按：本文原作者Enachan。本文原载于作者的GitHub。译者投稿，雷锋网版权所有。 这个文档说明了如何在 Mac OS X 上安装 TensorFlow。 注意：从 1.2 版本开始，在 Mac OS X 上 TensorFlow 不再支持 GPU。 确定如何安装 TensorFlow 你可以选择一种方式安装 TensorFlow，支持下面的几种选择： virtualenv "本地" pip Docker 从源代码安装，更专业有单独的文档记录 我们建议使用 virtualenv 安装。vi
这个文档说明了如何在 Mac OS X 上安装 TensorFlow。（从 1.2 版本开始，在 Mac OS X 上 TensorFlow 不再支持 GPU。） 确定如何安装 TensorFlow 你可以选择一种方式安装 TensorFlow，支持下面的几种选择： virtualenv "本地" pip Docker 从源代码安装，更专业有单独的文档记录 我们建议使用 virtualenv 安装。virtualenv 是一个和其它 Python 项目开发隔离的虚拟 Python 环境，在同一台机器上不
📷 作者：小傅哥 博客：https://bugstack.cn ❝沉淀、分享、成长，让自己和他人都能有所收获！😜❞ 一、技术调研，很激动 二、风浪越大，鱼越贵 三、环境配置，搞起来 1. Python 环境 2. pip 指令安装 3. Tensorflow 四、跑个模型，验证下 ---- 最近 ChatGPT 很火，火到了各行各业。记得去年更多的还是码农最新体验后拿它搜代码，现在各行各业都进来体验，问它咋理财、怎么写报告和给小孩起名。😂 也因此让小傅哥在头条的一篇关于 ChatGPT 的文章都有了26
本系列将分为 8 篇 。今天是第一篇 ，工欲善其事必先利其器 ，先简单讲讲当前的主流深度学习框架 TensorFlow 及其安装方法 。
最近尝试在m1的mac上安装tensorflow，网上的教程比较多，但是不管怎么折腾都会出现各种问题。安装github上apple分支的TensorFlow不管怎么折腾都提示下面的错误：
主题为 bira，就是我演示时使用的这款主题。如需更换主题，直接修改 ZSH_THEME="bira"中的bira即可。
Homebrew 是一款 macOS 平台下的软件包管理工具，拥有安装、卸载、更新、查看、搜索等很多实用的功能。简单的一条指令，就可以实现包管理，而不用你关心各种依赖和文件路径的情况，十分方便快捷。终端必备神器，我说的！
即使对于有经验的开发人员，管理本地 Python 开发环境仍然是一个挑战。尽管有详细的软件包管理策略，但仍需要采取另外的步骤来确保你在需要时运行所需的 Python 版本。
不论是 macOS 还是 Windows 下，我们都不推荐使用系统自带终端。无论是可拓展性还是可编程性都被「系统自带」这样的特点限制。特别是 Windows 下的万恶之源「小黑框」，在 9012 年真的是不太好用哟！
坊间有传MacOs系统不适合机器(ml)学习和深度(dl)学习，这是板上钉钉的刻板印象，就好像有人说女生不适合编程一样的离谱。现而今，无论是Pytorch框架的MPS模式，还是最新的Tensorflow2框架，都已经可以在M1/M2芯片的Mac系统中毫无桎梏地使用GPU显卡设备，本次我们来分享如何在苹果MacOS系统上安装和配置Tensorflow2框架（CPU/GPU）。
TensorFlow 安装的前提是系统安装了 Python 2.5 或更高版本，教程中的例子是以 Python 3.6（Anaconda 3 版）为基础设计的。为了安装 TensorFlow，首先确保你已经安装了 Anaconda。可以从网址（https://www.anaconda.com/distribution/#download-section）中下载并安装适用于 Windows/macOS 或 Linux 的 Anaconda。
经过不断的迭代，Win10 下已经发布多时的 Linux 子系统（WSL - Windows Subsystem for Linux）现在已经比较成熟了；WSL 默认只是不带图形化界面的终端窗口，这个由开放心态带来的新组合，补齐了 Windows 在终端操作和包管理等方面的短板，加上 windows 下丰富的软件生态，开发体验上已经可以简单类比甚至局部超越 macOS 了。
之前写过一帖《macOS M1如何配置机器学习环境》，是基于python3.8版本配置的tensorflow，最近实验过程中发现些问题没办法解决，无奈之下卸载了重装，结果随便捣鼓一下，整个假期就快没了
在深度学习大热的情况下很自然地考虑要用一些类似的工具来做一些有意思的事情，一个常用的工具就是TensorFlow，TensorFlow是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库，也就是说它是一个库，提供API供你使用，来用特殊的数据流图的方式转换你的算法计算，从而得出结果的工具。
如果硬件达不到要求，也可以使用各种优化 fork 兼容更低配置的硬件，但生成时间会增长。
在查看别人的Python项目时，经常会看到一个requirements.txt文件，里面记录了当前程序的所有依赖包及其精确版本号。这个文件有点类似与Rails的Gemfile。其作用是用来在另一台PC上重新构建项目所需要的运行环境依赖。第一步我觉得就是看一眼readme吧~而后看一眼requirements.txt。说了很多遍了，python从某种意义上来讲就是活的库。
如果你在读这篇文章，那么你可能已经开始了自己的深度学习之旅。如果你对这一领域还不是很熟悉，那么简单来说，深度学习使用了「人工神经网络」，这是一种类似大脑的特殊架构，这个领域的发展目标是开发出能解决真实世界问题的类人计算机。为了帮助开发这些架构，谷歌、Facebook 和 Uber 等科技巨头已经为 Python 深度学习环境发布了多款框架，这让人们可以更轻松地学习、构建和训练不同类型的神经网络。本文将详细介绍和比较两种流行的框架： TensorFlow 与 PyTorch。
首先第一个问题：Python版本的问题，Python 2.x 和Python 3.x 版本区别还是比较大的，版本多了不易管理。
本文作者：guoweiye，腾讯 PCG 开发工程师 导语I很多人都说 Mac 比 Windows 更适合做开发，那关键是要把 Mac 配置好，下面就来和大家分享一下如何从零开始把一台新 Mackbook 打造成开发利器。 一、基本设置 升级操作系统(macOS Mojave 10.14.3) 关闭菜单栏效果, 减少资源占用和产生的热量 系统偏好设置/辅助功能/显示, 勾选 (减弱动态效果、减少透明度) 配置睡眠保护 系统偏好设置/安全性与隐私/通用, 勾选(进入睡眠或开始保护程序 立即 要求输入密码)
“本文介绍windows10下python环境的搭建与使用入门，通过Anaconda+jupyter notebook实现python程序的完整执行。可直接跳到文末领取需要的资源。”
1.TensorFlow 简介：TensorFlow 是谷歌公司开发的深度学习框架，也是目前深度学习的主流框架之一。 2.TensorFlow 环境的准备： 本人使用 macOS，Python 版本直接使用 anaconda 的集成包，我们使用 anaconda 来管理环境，为 TensorFlow 创建独立的 Python 环境。 创建一个名为 tensorflow 的 Python 环境： conda create --name tensorflow python=3.6 激活环境：
本文作者：guoweiye，腾讯 PCG 开发工程师 很多人都说 Mac 比 Windows 更适合做开发，那关键是要把 Mac 配置好，下面就来和大家分享一下如何从零开始把一台新 Mackbook 打造成开发利器。 一、基本设置 升级操作系统(macOS Mojave 10.14.3) 关闭菜单栏效果, 减少资源占用和产生的热量 系统偏好设置/辅助功能/显示, 勾选 (减弱动态效果、减少透明度) 配置睡眠保护 系统偏好设置/安全性与隐私/通用, 勾选(进入睡眠或开始保护程序 立即 要求输入密码) 配
本文介绍最新版本的TensorFlow开发与应用，目前最新版本是TensorFlow2.5.0；首先简单介绍一下TensorFlow，然后安装TensorFlow2，最后使用TensorFlow开发。
现在，越来越多的人趋向使用ZSH取代(Linux)原本的Bash作为自己的终端Shell。的确，ZSH才是适用于现代的Shell：
从官网https://www.anaconda.com/download/（但是官网上已经难找到python3.6版本了我这里有）下载Anaconda的安装程序，在该页面选择你电脑所对应的系统（Windows、macOS or Linux）以及操作系统位数（64位 or 32位）。至于是Python的版本是3.6还是2.7，这里推荐你使用Python 3.6 version，因为Python2终究会停止维护。以Windows及64位系统为例，下载Python 3.6 version的选择界面如图1所示。
前一阵子就在各个公众号中看到 Mojo 相关的文章推送了，标题中均与 py 进行了对比
选自DeepMind 作者：Malcolm Reynolds等 机器之心编译 参与：李泽南、Ellen Han 昨天，DeepMind 发布了 Sonnet，一个在 TensorFlow 之上用于构建复杂神经网络的开源库。这是继 DeepMind Lab 后，这家谷歌旗下的公司的又一次开源举措。Sonnet 的开源意味着 DeepMind 构建的模型可以更轻松地与所有开发者共享。 距 DeepMind 做出决定，在整个研究机构中使用 TensorFlow(TF) 已将近一年。事实证明这是一个明智的选择——较
摘要: 利用Anaconda安装python环境，并安装TensorFlow 网上有很多之类的文章，但是还是会很难安装成功,根据网上的及自己的经验，其间跳坑无数，摔得遍体鳞伤，曾一度怀疑自己廉颇老矣。最终吐血总结出来这篇博文，希望对大家有帮助！ 先说下我的电脑是win7,64位系统，支持（tensorflow在windows下只支持python 3.5以上、amd64） 大致步骤 先安装Anaconda（利用Anaconda创建python35的环境） 安装CUDA,CUDNN（GPU运行要用到）
TensorFlow是Google推出的深度学习框架，也是使用最广泛的深度学习框架。目前最新的TensorFlow版本是2.1。可能有很多同学想跃跃欲试安装TensorFlow2，不过安装完才发现，TensorFlow2与TensorFlow1的差别非常大，基本上是不兼容的。也就是说，基于TensorFlow1的代码不能直接在TensorFlow2上运行，当然，一种方法是将基于TensorFlow1的代码转换为基于TensorFlow2的代码，尽管Google提供了转换工具，但并不保证能100%转换成功，可能会有一些瑕疵，而且转换完仍然需要进行测试，才能保证原来的代码在TensorFlow2上正确运行，不仅麻烦，而且非常费时费力。所以大多数同学会采用第二种方式：在机器上同时安装TensorFlow1和TensorFlow2。这样以来，运行以前的代码，就切换回TensorFlow1，想尝鲜TensorFlow2，再切换到TensorFlow2。那么具体如何做才能达到我们的目的呢？本文将详细讲解如何通过命令行的方式和PyCharm中安装多个Python环境来运行各个版本TensorFlow程序的方法。
在机器学习的领域中，张量指的是描述神经网络的数学模型中使用的多维数组。换言之，张量通常是一个矩阵或矢量的更高维泛化。 通过一种使用秩来显示维数的简单表示法，张量可以将复杂的 n 维矢量和超形状表示为 n 维数组。张量有两个属性：数据类型和形状。 关于 TensorFlow TensorFlow 是一个开源的深度学习框架，于 2015 年末依据 Apache 2.0 许可进行发布。自那以后，它成为了在全球得到最广泛采用的深度学习框架之一（根据它的 GitHub 项目数量来判断）。 TensorFlow 的起源
TensorFlow可以在Virtualenv虚拟环境下安装，也可以在Anaconda虚拟环境下安装，当然也可以在Docker环境下安装。具体的安装在TF官网上可以查到，但是需要科学上网才能访问到TF官网也是很迷。
今日Mac上的Python环境绝对是个asshole。 1. 系统自带一个Python2.7 2. 我官网下载一个3.6 3. homebrew悄悄下了个3.x 4. anaconda自带了一个3.x 5. 前天更新了一下Xcode命令行工具，竟然给我偷偷下了个3.7，顺带把某一软连接变量写入系统盘，安装的包放到数据盘 MacOS Catalina文件系统属实拉胯，绝对没有Windows好使。
曾作为忠实的果粉，对于macOS的喜爱是无可替代的，并不是秀优越，毕竟ThinkPad X1等诸多电脑价格并不比MacBook Pro便宜，抛开硬件层面，苹果生态系统的用户体验确实是行业标杆，给人一种贵的有理由的印象，咬咬牙还是可以搞一台的（疫情原因消费降级也能理解）。但是，近两年“巨硬”Microsoft发力了，将用户体验终于摆放到了合适的位置，把软件和硬件的结合做了大量的优化，再回到Windows上作为日常使用的主力机器，突然发现MacBook Pro她不香了。本文简单地分享一下配置使用的经验，经供参考，愿为各位科研生活提供便利。
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