深度學習--Tensorflow初體驗

為了方便，這裡使用Docker方式安裝Tensorflow。

在學習階段，更推薦使用才雲科技的映象： docker pull cargo.caicloud.io/tensorflow/tensorflow:0.12.0

下載映象完成後，啟動：

docker run -it -d -p 8888:8888 -p 6006:6006 cargo.caicloud.io/tensorflow/tensorflow:0.12.0

開啟網頁http://localhost:8888，發現要輸入密碼：

不知道密碼，需要自己配一個。首先登入容器：

docker exec -it de283e4 /bin/bash

執行命令ipython，建立一個密碼：

生成的'sha1:....'拷貝出來，然後編輯檔案~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py，新增密碼：

重啟容器後，使用密碼可以登入了：

剛剛還對映了6006埠，看看http://localhost:6006：

它是可以將Tensorflow在訓練時的狀態、圖片資料以及神經網路結構等資訊全部展示出來，即將所有輸出到/log目錄下的日誌全部視覺化。

下面就在jupyter上測試下：

//

這裡只是做了簡單的兩個向量的相加。在Tensorflow中，計算圖（關於計算圖，可以看看http://blog.csdn.net/linjingke32/article/details/71479936）是最基本的一個概念，其中所有的計算都會被轉化為計算圖上的節點，比如，上面有一個節點，執行了a+b的運算，它計算兩個張量的和，在Tensorflow中，張量是其管理資料的形式，可以理解為多維陣列：

1. 零階張量表示標量(scalar)，即為一個數

2. 第一階張量為向量，即為一維陣列

3. 依次類推，可以得到n維陣列