TensorFlow2.0概述与安装

TensorFlow2.0概述与安装

TensorFlow 2.0概述

TensorFlow起源于谷歌内部的DisBelief平台，2015年11月谷歌依据Apache 2.0协议将其开源。2019年6月发布了TensorFlow 2.0-Beta版本。

TensorFlow 2.0和TensorFlow 1.x版本上的主要区别：

TensorFlow 2.0默认的运行模式是Eager模式，是一种命令行交互的运行环境，不用构建session就可以完成控制流的计算和输出。删除了tf.contrib库，将tf.contrib库中的高阶API和应用整合到tf.keras库下。合并精简API，将TensorFlow 1.x中大量重复、重叠的API进行合并精简。删除全局变量，在TensorFlow 2.0中不再有变量自动追踪机制，需要开发者自己实现对变量的追踪，变量就会被垃圾回收机制回收，不过开发者可以使用Keras对象来减轻自己的负担。确立Keras的高阶API的唯一地位，在TensorFlow 2.0中所有的高阶API全部集中到tf.keras库下。

安装TensorFlow 2.0（CPU版本）

主要采取anaconda方式，由于本人环境是安装了多个python虚拟环境，所以我们先进入指定的python虚拟环境。

进入python37环境。

conda activate my_py37

安装TensorFlow 2.0，当然大家也可以安装最新版本的。因为本人了买了一些TensorFlow 2.0的书籍，所以为了保证版本一致性，我就安装和书籍一样的。避免被人说是广告，就不透露我买的是哪本书了。

pip3 install tensorflow==2.0

经过一晚的努力，终于-成功，安装好。采用国外的镜像源真的超级慢，建议大家还是修改一下anaconda的镜像源，采用国内的靠谱一些，不过一些国内的镜像源好像最近被封了，不知道是不是我的错觉。

验证一下，由于我们不是在默认的环境安装，所以先需要进入刚刚安装环境里进行测试。

conda activate my_py37python3import tensorflow as tfprint(tf.__version__)

因为我们后续会用到Jupyter Notebook，所以我们也到那里测试一下。

因此，已证明我们已经成功安装好TensorFlow 2.0。

只要自己有时间，都尽量写写文章，与大家交流分享。

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