《TensorFlow实战Google深度学习框架》笔记——TensorFlow

一、的主要依赖包1.

负责序列化结构化数据，并从序列化数据流中恢复原始结构化数据。里面的数据基本上是按组织的。

结构化数据：

name: 张三
id: 12345
email: zhangsan@abc.com

序列化数据格式：

message user{
    optional string name = 1;

    required int32 id = 2;
    repeated string email = 3;
}

p>

数据格式一般存储在.proto文件中。

序列化成二进制流而不是字符串

数据流中包含XML和Json格式信息，需要先定义数据格式

数据流比 XML 小 3-10 倍，解析时间快 20-100 倍

2.巴泽尔

Bazel 是一个开源的自动化构建工具，相对于传统的 Ant 或 Maven，Bazel 在速度、可扩展性、灵活性以及对不同编程语言和平台的支持上都更胜一筹。

space() 是 Bazel 的一个基本概念。一个工程空间可以简单理解为一个文件夹，里面包含了编译一个软件所需的源代码和输出编译结果的软链接（link）地址。项目空间对应的文件夹是项目的根目录：

在编译结果中，bazel-bin 目录存储了编译生成的二进制文件以及运行二进制文件所需的所有文件。依赖关系。

二、安装1、安装

下载安装包：

按照正常步骤即可安装。

Att：选择以下两个选项，并将安装路径写入环境变量

查看环境是否安装成功：win +R cmd 进入命令窗口，输入命令：

conda --version

如果输出版本信息则安装成功。

2、安装

(1）创建虚拟环境

命令窗口回车：

conda create --name tensorFlow python=3.7 anaconda

(2）启动虚拟环境

在命令窗口中，输入：

activate tensorFlow

(3）安装

在命令窗口中，输入：

pip install tensorflow

3、验证是否安装成功（测试示例）

import tensorflow as tf
# 加载tensorFlow
a = tf.constant([1.0,2.0], name="a")

b = tf.constant([2.0,3.0], name="b")
# 定义两个向量a和b，被定义为常量（tf.constant）
result = a + b
# 将两个向量加起来
sess = tf.Session()
sess.run(result)
# 要输出相加的结果，不能简单地输出result，而需要先生成一个会话（session），并通过这个会话来计算结果

一般来说，只要第一句不报错，就说明安装成功了。