在學習了一段時間台大李巨集毅關於deep learning的課程，以及一些其他機器學習的書之後，終於打算開始動手進行一些實踐了。
隨著深度學習日趨火熱，技術的逐漸興起，各種深度學習框架也層出不窮。
目前使用普遍的框架有tensorflow、caffe、pytorch、theano、cntk等，那麼在這麼多框架中該如何選擇呢？
筆者作為乙個初學者，架不住tensorflow的名氣之大，所以最開始便選擇了tensorflow。當然不僅僅只是因為名氣大，tensorflow作為谷歌主持的開源專案，它的社群熱度目前看來是旺盛的，而且現在也最為流行。聽說，它是在谷歌總結了distbelief的經驗教訓上形成的；它執行高效、可擴充套件性強，可以執行在手機、普通電腦、計算機群上。
下面再簡單介紹一下其他深度學習框架的特點：
（1） caffe：卷積神經網路框架，專注於卷積神經網路和影象處理，因為是基於c++語言，所以執行速度非常的快。
（2） pytorch：動態computation graph！！！（筆者學習tensorflow一段後，便會轉學pytorch試試看）
（3） theano：因其定義複雜模型很容易，在研究中比較流行。
（4） cntk：微軟開發的，微軟稱其在語音和影象識別方面比其他框架更有優勢。不過**只支援c++.
tensorflow的一些特性就不再說了，網路上相關資料也有很多。
下面就介紹一下tensorflow的安裝，筆者的安裝順序是首先安裝anaconda、然後安裝tensorflow、再安裝pycharm。
安裝環境：
雖然筆者用的是mac，自帶了python，但是還是先安裝了anaconda（點選進入官網）。因為它整合了很多python的第三方庫，而且可以方便的管理不同版本的python，在不同版本的python之間切換。而且anaconda是乙個科學計算環境，在電腦上安裝完anaconda之後，除了相當於安裝了python，也安裝好了一些常用的庫。
筆者安裝的是python 2.7版的anaconda，在安裝好anaconda之後，就已經安裝好了python和一些常用的庫了。此外，還自動安裝了spyder。
spyder是python乙個簡單的整合開發環境，和其他的python開發環境相比，它最大的優點就是模仿matlab的「工作空間」的功能，可以很方便地觀察和修改陣列的值。
在終端中輸入spyder就可以開啟它了，如下圖所示：
但是筆者更喜歡使用pycharm作為開發環境
開啟終端，在上面輸入：
然後等執行完畢之後，再執行：
source activate tensorflow然後再執行pip install tensorflow以進行tensorflow的安裝。
然後再執行以下hello tensorflow**測試tensorflow是否安裝成
import tensorflow as tf
hello = tf.constant('hello tensorflow!')
sess = tf.session()
print(sess.run(hello))
a = tf.constant(10)
b = tf.constant(32)
printf(sess.run(a+b))
hello tensorflow!
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（1）首先新建乙個pycharm的工程
因為是做tensorflow的開發，所以這裡我們只需要選擇圖中所示的interpreter即可。
~/anaconda2/envs/tensorflow/bin/python
這樣就把tensorflow環境包括了進來，超級方便。
如果平時開發，想用一些輕量級的環境，就選擇其他python直譯器就可以了。
（2）執行乙個demo進行測試
import tensorflow as tf
hello = tf.constant('hello, tensorflow!')
sess = tf.session()
print(sess.run(hello))
a = tf.constant(66)
b = tf.constant(88)
print(sess.run(a + b))
hello, tensorflow!
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總的來說，只需要以下幾步：
mac 下 protocol buffer的安裝
1 cd 進入到資料夾 2 configure 3 make 4 make check 5 make install 安裝完成後，在終端輸入protoc version即可檢視當前的版本，好了，就這麼多，mark一下 注 如安裝不成功，就以管理員身份安裝即在每句命令前加上sudo 編譯執行 cd到....
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