本文主要记录使用tensorFlow入门操作笔记，包括：intellij idea配置python运行环境，运行第一个样例程序，为后边学习tf打下基础
intellij idea配置python环境
- 首先要保证你的电脑上装有python，没有安装的百度
- 创建python项目
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- 创建python sdk
- File-> Project-structure->SDKs
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- 这里会有三种创建python sdk的方式，分别为local(本地),remote(远端),virtualEnv(虚拟环境),这里我们选择的是本地环境，然后再文件 夹中一直找到你的python.exe文件位置，确认即可。
运行样例程序
该样例程序是tf官网入门样例程序，我在测试的过程中遇到一些坑，后边会写出来，希望大家不会再踩。
- 代码地址：http://www.tensorfly.cn/tfdoc/get_started/introduction.html
- 我的修改
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- 1、原代码中的xrange函数是python2.7中的一个随机数生成函数，但是在python3以后的版本中跟range函数合并了，所以当你的python版本大于3 时，这个位置会一直报错。这是需要改成range
- 2、原代码中，print step, sess.run(W), sess.run(b)的用法在python3以后的版本写法也变了，应该改为 print(step, sess.run(W), sess.run(b))
样例程序简单解读
- 通过注释很容易明白这段程序就是模拟了x,y数据集，构造了一个线性模型，然后用
- x_data = np.float32(np.random.rand(2, 100)) 生成一个2行，100列的矩阵
- y_data = np.dot([0.100, 0.200], x_data) + 0.300 向量[0.100,0.200]与x_data的矩阵做乘运算，结果向量+0.300
- 该程序运行的最终目的是估算出我们设计模型的参数W，b,即y_data = np.dot([0.100, 0.200], x_data) + 0.300中的[0,100,0.200],0.300