一、序
环境搭建：【查看】
samples-for-ai项目下载：【下载】，两个版本，一个2018年6月15日前，一个2018年6月15日-16日版本（当前最新版本）。
在环境搭建过程中，通过git clone获取到samples-for-ai文件夹，其子文件夹examples目录如下。
以Tensorflow作为样例模型。
参考博客：【博客1】、【博客2】。
二、Tensorflow
（一）它是什么？
简书博客：查看；
TensorFlow中文社区:查看。
大概就是一款谷歌开源的人工智能系统。
（二）VS运行离线模型
由于samples-for-ai项目有更新，先记录了旧版本项目的尝试，再对新版本项目作补充。
步骤1：进入samples-for-aiexamples ensorflow（2018年6月15日前的项目版本），README.md（红b）提供了项目运行方式介绍，双击选中TensorflowExamples.sln（红a）进入项目。
步骤2：选择VS右侧栏的“解决方案资源管理器”（红1），找到“MNIST”（红2），右击，选择“设为启动项目”（红3），
步骤3：右击MNIST项目中的convolutional.py文件（红1），选择“在不调试的情况下启动”（红2）。如下图
在我的机器第一次运行时，上两分钟后出现图A，五分钟后出现图B。
图A中存在三处提示信息。如下图红1、红2、红3。
------------------------------------------------------解决方式------------------------------------------------------
A.提示： Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX AVX2
方法：在执行的python文件中加入下述两行代码，红1和红2现象就消失了。
import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'
B.提示:failed call to cuInit:CUDA_ERROR_NO_DEVICE
方式：右键点击”MNIST“，选择"属性"，接着选择左侧的栏目”调试“，保证”环境变量"为空，不要添加CUDA_VISIBLE_DEVICES=" "。如截图。
再次按照上述操作运行convolutional.py，出现图E。
由E图来看，AI环境是已经搭建好了。根据【博客2】，中提到训练结束后，MNIST文件夹中应该多了input、output和export三个文件夹，这三个文件夹分别存储训练模型的输入文件、训练时的检查点文件以及最终导出的模型文件。我再次进入AIsamples-for-aiexamples ensorflowMNIST，并未发现上述三个文件夹。 训练前后MNIST文件夹的内容如图C。一定要注意：楼主此时以外是自己AI环境搭建失败了，实际并不是。而是如果MNIST文件夹符合图C的状况，表示是旧版本的项目。因此更准确的描述是，如果符合E图的运行情况且MNIST文件夹符合图C的状况，则说明旧版本（2018年6月15日前）项目AI环境已经搭建好！！！
图C为旧版本samples-for-ai中MNIST文件夹目录，2018年6月16日项目更新了，该目录发生了变化，只有四个文件（只包括mnist.py一个python文件）。如图D为新版本samples-for-ai中MNIST文件夹目录（2018年6月15日-16日）。
重复章节二的步骤1、步骤2和步骤3，将执行文件convolutional.py换成mnist.py即可。第一次运行时，我等待了三分钟出现下图。
持续六分四十秒后，结束运行。如图G
此时再次进入AIsamples-for-aiexamples ensorflowMNIST，发现MNIST文件夹中多了input、output和export三个文件夹。如图F
由图F和图G，则说明新版本（2018年6月15日-16日）项目AI环境已经搭建好！
三、注意事项
(一)Python环境
有的机器上存在在多个版本Python，需要指定Python版本。
打开Visual Studio ，菜单项“工具”（红1）--->选择“Python”（红2）--->选择“Python环境”（红3）。如下图。
出现下图。红1表示当前Python版本为3.6，红2则表示可以设置Python版本为2.7。
