• 安装： Tensorflow，Google开源的框架，经过大家对比，之上的框架tensorLayer最好，比较了半天，不管好不好了，就用这个入门吧，看来很多入门的介绍，都是从google下载whl，我取GitHub上看了一下，最新的是1.4.1，我一般都是想用新的，又不想太新踩还没人管的bug，想弄1.4.0，一开始还能连上google，不一会，失败了，然后就再也连不上了。 去百度搜索，pip也有编译好的包，好吧，pip Search TensorFlow，居然后一大堆，仔细看了看，有1.4.1最新版的cpu版本和gpu版本，我用的以前的刀片服务器，GPU估计烂的一匹，直接用cpu版本吧。 这样就简单多了，pip install tensorflow 然后装上tensorLayer，还是先找一下
  • 编辑环境 编辑环境使用vim了，虽然用的不太熟，但基本只会这一个，Bundle安装吧 Vim打开 .vimrc文件，添加一行 使用jedi-vim的插件。 打开vim，使用命令:BundleInstall，会自动下载安装，然后就可以使用了，能够提示和自动补全，水平一般，所以爱用提示和自动补全，高手忽略即可。
  • 例子 本来想用自带的例子，看网上的教程，我安装的包里的example文件夹下的源码还不是，没办法，github上看下，源码的例子里有，好的，git clone一个下来。 训练数据，还是访问不了，没问题，TensorFlow中文社区有这个可以下载的链接，四个gz都下载下来。安装教程上的，先创建文件夹，data，然后把四个压缩包的数据放进去，运行 python fully_connected_feed.py,没有反应，我觉得肯定是路径上是不是有什么问题，打开文件，看到/tmp,果然有路径的问题，手动到目录下，看到inputdata，应该就是这里，把数据拷贝进来。运行，果然成了。 然后看下tensorboard的log数据，输入命令 tensorboard --logdir /tmp/tensorflow/mnist/logs/fully_connected_feed 然后就可以通过6006端口进行查看了，因为我用的是服务器，所以直接从远程机用浏览器看