Tensroflow应用快速入门（一）

在真正的教程开始之前，先将我之前写的两个小教程给大家看一下，以便对tensorflow的实现过程有一个整体性的理解。

这两篇教程最初发表于我的个人网站：点击打开链接

第一步安装anaconda，第二步cpu版直接pip install tensorFlow，若安装不上可以考虑清华的镜像，网上有很多教程，此处不做过多讲解。第三步命令行输入python，进入python环境，然后import tensorFlow as tf,若能导入成功，则表明安装成功。建议初学者先拿cpu版练手，以后需要了再装gpu版本即可。

Tensorflow使用的的一般流程是：

1、定义计算方法

2、运行出结果

总结六个字即是：先定义，后运行。

下面以一段小程序来体会一下这个过程：

#导入tensorflow包
import tensorflow as tf
#定义变量
a=tf.constant([1.0,2.0],name="a")
b=tf.constant([2.0,3.0],name="b")
#定义计算方法
result=a+b
#开启会话，运行
sess=tf.Session()
a=sess.run(result)
#打印结果
print(a)
           

上面的程序虽然简单，但是跟后面实现神经网络的基本思路是一一对应的 :

相关代码已经上传到github:https://github.com/pkulics/teach_NLP/tree/master/simple_introduction