今年来人工智能的概念越来越火，AlphaGo以4：1击败李世石更是起到推波助澜的作用。作为一个开挖掘机的菜鸟，深深感到不学习一下deep learning早晚要被淘汰。

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既然要开始学，当然是搭一个深度神经网络跑几个数据集感受一下作为入门最直观了。自己写代码实现的话debug的过程和运行效率都会很忧伤，我也不知道怎么调用GPU… 所以还是站在巨人的肩膀上，用现成的框架吧。粗略了解一下，现在比较知名的有caffe、mxnet、tensorflow等等。选哪个呢？对我来说选择的标准就两个，第一要容易安装(想尽快入门的迫切心情实在难以忍受一大堆的配置安装…)；第二文档要齐全(这应该是废话 - -)。这几个大名鼎鼎的框架文档都是比较齐全的，那就看最容易安装的。看了几个文档，tensorflow算是最容易安装的了。基本就是pip intall 给定的URL就可以了。安装方式的文档可以在tensorflow安装教程上查看。

tensorflow基本概念与用法

tensorflow直译过来就是张量流。去年google刚推出tensorflow的时候我就纳闷，为什么深度学习会牵扯到张量，以前学弹塑性力学的时候就是一大堆张量看的很烦…不过还好要理解tensorflow里的tensor完全不用理会那些。先来看一下官方文档的说明：

class tf.Tensor
Represents a value produced by an Operation.
A Tensor is a symbolic handle to one of the outputs of an Operation. It does not hold the values of that operation's output, but instead provides a means of computing those values in a TensorFlow Session.

首先，Tensor代表了执行一个操作(运算)所产生的值。其次，一个Tensor实例并不会保存具体的值，而只是代表了产生这些值的运算方式。好像有些拗口，也就是说假如有一个加法操作add，令c = add(1,1)。那么c就是一个tensor实例了，代表了1+1的结果，但是它并没有存储2这个具体的值，它只知道它代表1+1这个运算。从这里也可以看出，tensorflow里的api都是惰性求值，等真正需要知道具体的值的时候，才会执行计算，其他时候都是在定义计算的过程。

Tensor可以代表从常数一直到N维数组的值。

Flow指的是，指的是tensorflow这套框架里的数据传递全部都是tensor，也就是运算的输入，输出都是tensor。

常用操作

这里只是简单介绍一下在后面定义卷积神经网络的时候会用到的东西。想要了解更详细的内容还得参考官网上的文档。

首先import tensorflow as tf，后面的tf就代表tensorflow啦。

常数

tf.constant 是一个Operation,用来产生常数,可以产生scalar与N-D array. a是一个tensor,代表了由constant这个Operation所产生的标量常数值的过程。 b就是代表了产生一个2*2的array的过程。

a = tf.constant(3)
b = tf.constant(3,shape=[2,2]) 

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