一、TensorFlow 2.0 简介
TensorFlow是一个使用数据流图进行数值计算的开源软件库，是谷歌基于DistBelief研发的第二代人工智能学习系统，命名来源于本身的运行原理。Tensor(张量)意味着N维数组，Flow(流)意味着基于数据流图的计算，TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端的计算过程。TensorFlow将复杂的数据结构传输至人工智能神经网络进行分析和处理。
2017年2月，TensorFlow 1.0版正式发布，其当年的提交数目就已超过2.1万，其中还有部分外部贡献者。
TensorFlow是跨平台的，它几乎可以运行在所有平台上，比如GPU、CPU、移动和嵌入式平台，甚至是张量处理单元[Tensor Processing Units (TPUs)]。谷歌推出过一款AlphaGo人工智能围棋程序，其工作原理就是基于“深度学习”，并且是第一个击败人类职业选手的人工智能程序。
TensorFlow表达了高层次的机器学习计算，大大简化了第一代系统(DistBelief)，并且具备更好的灵活性和可延展性。TensorFlow一大亮点是支持异构设备分布式计算，它能够在各个平台上自动运行模型，从手机、单个CPU / GPU直到成百上千GPU卡组成的分布式系统。
https://tensorflow.google.cn/guide/graphs
官网：
https://tensorflow.google.cn/
二、TensorFlow 2.0 安装
(一). 使用Anaconda安装tensorflow：
- 安装TensorFlow
https://www.anaconda.com/tensorflow-in-anaconda/
最好使用命令安装，不要使用图形化安装。
官网安装方式：
CPU version:
(base) C:\Users\Administrator>conda create -n tensorflow_env tensorflow
激活：
(base) C:\Users\Administrator>conda activate tensorflow_env
注意gpu版要事先选好并装好CUDA和cuDNN:
GPU version:
(base) C:\Users\Administrator>conda create -n tensorflow_gpuenv tensorflow-gpu
激活：
(base) C:\Users\Administrator>conda activate tensorflow_gpuenv
退出虚拟环境：
(base) C:\Users\Administrator>conda deactivate tensorflow_env
镜像：
https://repo.continuum.io/archive/
- 使用pip安装Tensorflow
本地安装：
(base) C:\Users\Administrator>pip3 install tensorflow-1.13.1-cp37-cp37m-win_amd6
4.whl
Cuda安装
进入 https://developer.nvidia.com/cuda-downloads ，依次选择 CUDA 类型然后下载即可。安装 cudnn
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download ，下载对应 cuda 版本且 Linux 系统的 cudnn 压缩包，注意官网下载 cudnn 需要注册帐号并登录，不想注册的可从我的网盘下载：https://pan.baidu.com/s/1c2xPVzy
二、Tensorflow环境嵌入到编辑器中
三、测试TensorFlow是否安装成功
import tensorflow as tf
hello = tf.constant("Hello World, TensorFlow!")
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))
附：
pycharm 如何自动添加头注释
File->settings->Editor->File and Code Templates->Python Script
# -*- coding: utf-8 -*-
# @创建日期 : ${DATE} --${TIME}
# @作 者 : XXX
# @站 点 : ${SITE}
# @文 件 : ${NAME}.py
# @软件名称 : ${PRODUCT_NAME}
四、常见错误
- from tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal import *
需要重装模块。 - Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX AVX2
解决方法一：
因为通过pip安装的是manylinux1_X86这是一个通用版本，根据指令集不同，需要进行不同的编译。
pip install tensorflow-1.4.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
解决方法二：
忽视警告，并屏蔽警告
import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'
