对于tensorflow，所有计算机科学专业的学生都听说过它。
作为最流行的机器学习框架之一，tensorflow被广泛使用。
为了帮助大家使用和增进对tensorflow的理解，本文将带来tensorflow安装教程，并讨论tensorflow实现简单线性回归的具体方法。
如果您对tensorflow感兴趣，则不妨继续阅读。
1. Pip安装TensorFlow Pip是一个Python软件包安装和管理工具。
首先安装pip（或Python3的pip3）：安装TensorFlow：如果是Python3：注意：如果已安装TensorFlow＆amp; lt;在0.7.1之前，您应该首先安装TensorFlow。
使用pip卸载来卸载TensorFlow和protobuf，以确保您获得最新的protobuf依赖项下的安装包。
二，Anaconda安装tensorflow Anaconda是一个Python科学计算环境，它集成了许多第三方科学计算库，Anaconda使用conda作为其自己的程序包管理工具，同时，它具有自己的计算环境，类似于Virtualenv。
与Virtualenv一样，conda将不同Python项目所需的依赖包存储在不同的位置。
安装在TensorFlow上的Anaconda不会覆盖以前安装的Python软件包。
·安装Anaconda·构建conda计算环境·激活环境并使用conda安装TensorFlow·安装成功后，您需要激活conda环境以创建一个您使用TensorFlow的时间。
conda计算环境的名称称为tensorflow：激活tensorflow环境，然后使用pip安装TensorFlow。
使用easy_install时，请使用--ignore-installed标志以防止错误。
对于Python 3.x：激活conda环境后，您可以测试何时不使用TensorFlow，然后关闭环境：再次使用时再次激活。
3. tensorflow实现简单的线性回归并导入所需的所有包：1.在神经网络中，所有输入均线性增加。
为了使训练有效，应该对输入进行归一化，因此下面是对输入数据进行归一化的功能：2.现在使用TensorFlow contrib数据集加载波士顿住房价格数据集，并将其分解为X_train和Y_train。
可以将数据标准化：3.声明训练数据的TensorFlow占位符：4.创建TensorFlow权重和初始值为零的偏差变量：5.定义用于预测的线性回归模型：6.定义损失函数：7。
选择梯度下降优化器：8.声明初始化运算符：9.现在，开始计算图形并训练100次：10.查看结果：解释和分析从下图可以看出，简单的线性回归是尝试拟合给定数据集的线性线：如下图所示，随着模型继续学习数据，损失函数继续减小：下图是简单线性回归器的TensorBoard图：图有两个名称范围节点Variable和Variable_1，它们是分别表示偏倚和权重的高级节点。
以渐变命名的节点也是高级节点。
展开节点，您会看到它需要7个输入，并使用GradientDescentOptimizer来计算梯度，并更新权重和偏差：上面是“ tensorflow”。
编辑器带来的相关内容通过本文，我希望每个人对如何安装tensorflow以及如何使用tensorflow来实现简单的线性回归都有一定的了解。
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最后，感谢大家阅读，祝您有美好的一天！