Tensorflow基础入门：安装教程与MNIST数字识别实战

本篇文章是一篇详细的Tensorflow安装教程，针对的是想要学习和实践机器学习特别是图像识别的初学者。首先，文章强调了使用Tensorflow的前提是安装Python环境，推荐使用Anaconda进行安装，并特别指出了Windows用户应该下载最新版本的Anaconda（如5.0.0 for Python 3.6）。安装过程中，用户需要确保将Python 3.6添加到系统环境变量。 安装Tensorflow时，文章区分了CPU版本和GPU版本，这里着重介绍的是CPU版本的安装，通过命令行工具`pip install tensorflow`完成，整个过程可能需要几分钟时间。安装成功后，作者通过检查代码是否能正常引入Tensorflow来验证其是否安装正确。 接着，文章深入讲解了Tensorflow的基本概念，包括使用图(graphs)来表示计算任务，节点(op)作为计算单元，以及在会话(Session)中执行这些操作。Tensorflow的核心数据结构是Tensor，它可以看作一个多维度的数组，用于存储和传递数据。此外，Tensorflow通过变量(Variable)来维持模型的状态，使用feed和fetch方法对操作进行赋值和数据获取。 文章的核心部分是利用Tensorflow实现MNIST手写数字识别，这是一个经典的数据集，用于评估图像识别算法的能力。MNIST中的图片是28x28像素的灰度图像，通过展平为一维向量（784维），每张图片被映射到向量空间的一个点。在这个例子中，作者展示了如何使用Tensorflow构建一个简单的模型，来处理和分类这些数字化的图像，展示了深度学习在实际问题中的应用。 这篇教程不仅介绍了Tensorflow的安装过程，还深入浅出地解释了其核心概念，如图、op、Session和Tensor，以及如何将其应用于实际的图像识别任务，对初学者理解和上手Tensorflow非常有帮助。