机器学习：运行TensorFlow中的Hello World

正如TensorFlow文档中所讲：当我们开始学习编程的时候，第一件事往往是学习打印"Hello World"。就好比编程入门有Hello World，机器学习入门有MNIST。

MNIST是一个手写数字数据库，它有60000个训练样本集和10000个测试样本集。MNIST数据库官方网址为：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/，有四个文件，解压后非独立的图片，而是所有图片（每个图片28*28）按特定格式保存在一起，先行下载好备用。

下来看下在Mac下安装TensorFlow的过程，Mac下自带了python2的环境，但是没有python3，到python官网https://www.python.org/下载3.6 或是3.5的版本安装。python3的版本自带了pip，执行时用pip3命令。疯狂的安装吧。

pip3 install numpy

pip3 install tensorflow

pip3 install keras

pip3 install Pillow

pip3 install IPython

pip3 install matplotlib

一般没什么问题，顺利安装完成。打开python3的控制台。 可以用import tensorflow验证下。

pip3 list 可以列出所有安装过的库：

安装完成后，下载TensorFlow的examples

git clone https://github.com/tensorflow/models.git

完成后进入目录：.../models/official/mnist执行命令开始疯狂的训练模型了。

python3 mnist.py --data_dir=./data --export_dir /tmp/mnist_saved_model

data_dir存放的是之前下载好的文件，export_dir用于导出训练完成后生成的模型。

漫长的等待，生成模型。

然后根据教程愉快的打开TensorBoard，居然没有此命令。

最终还是在site-packages下找到了，

python3 /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/site-packages/tensorboard/main.py --logdir=/tmp/mnist/mnist_model/

顺利启动TensorBoard，在浏览器中输入http://localhost:6006，打开界面，不明觉厉：

最后用训练好的模型识别下5，3两个数字。我这里挪动了导出的模型文件：

以悲剧结尾，居然识别完是 3， 3

参考官方：

https://github.com/tensorflow/models/tree/master/official/mnist

逆水行舟，继续努力。