你将把你学到的神经网络的知识,借助 TensorFlow ,一个 Google 开源的深度学习框架,应用在真实的数据集中。
你将使用 TensorFlow 来辨别 notMNIST 数据集。它是一个由 A 到 J 的英文字母图片组成的数据集,下面是一些示例。
你的目标是根据数据集中的图片,自动识别字母。在自己电脑上就可以完成这个项目。不过首先,你要安装 TensorFlow!
安装
跟往常一样,我们用 Conda 来安装 TensorFlow。你也许已经有了一个 TensorFlow 环境,但要确保你安装了所有必要的包。
OS X 或 Linux
运行下列命令来配置开发环境
conda create -n tensorflow python=3.5
source activate tensorflow conda install pandas matplotlib jupyter notebook scipy scikit-learn conda install -c conda-forge tensorflow
Windows
Windows系统,在你的 console 或者 Anaconda shell 界面,运行
conda create -n tensorflow python=3.5 activate tensorflow conda install pandas matplotlib jupyter notebook scipy scikit-learn conda install -c conda-forge tensorflow
Hello, world!
在 Python console 下运行下列代码,检测 TensorFlow 是否正确安装。如果安装正确,Console 会打印出 "Hello, world!"。现在还不需要理解这段代码做了什么,你会在下一节学到。
import tensorflow as tf # Create TensorFlow object called tensor hello_constant = tf.constant('Hello World!') with tf.Session() as sess: # Run the tf.constant operation in the session output = sess.run(hello_constant) print(output)