01 准备你的开发环境

准备你的开发环境

1. 下载Anaconda

Anaconda 是一个免费开源的Python和R语言的发行版本，简化了包管理和部署，而且支持多个Python环境的隔离。强烈安利，下载地址为Anaconda。推荐下载Python3.7 版本，毕竟Python2 20年久不再维护了哈。安装教程参见Anaconda安装教程。

2. 创建你的Python环境

$ conda create -n py3 python=3

这样呢，就创建好了一个Python版本为3的开发环境。
接下来激活你刚才创建的环境。

$sourceactivate py3# windows 下的命令为 activate py3

3. 安装TensorFLow

TensorFlow 是谷歌开源的一款开源软件库，能够用于进行机器学习和深度学习的开发。
接下来使用pip安装tensorflow。

$ pipinstall--upgrade tensorflow

如果安装慢的话，可以使用清华大学的pip源进行加速，使用说明参见pypi 镜像使用帮助。
至于pip是什么呢，你可以Google一下。

4. 使用TensorFlow

我们来测试一下TensorFlow是否安装好了。
首先进入Python命令行。

$ python Python 3.7.4 (default, Aug 13 2019, 15:17:50) [Clang 4.0.1 (tags/RELEASE_401/final)] :: Anaconda, Inc. on darwin Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.

尝试导入TensorFlow包。

>>> import tensorflow as tf >>> print(tf.__version__) 1.14.0

如果能看到1.14.0（你看到版本号可能跟这个有差异）， 恭喜你，你的人工智能开发环境已经搭建好了。