TensorFlow：一款用於機器學習和人工智能的開源平台
TensorFlow是由谷歌開發的一款開源平台，專為機器學習和人工智慧（AI）領域而設計。它為該領域的開發人員提供了一系列工具和資源，以協助完成多種任務。
對於初學者來說，在開始使用TensorFlow之前，需要對機器學習，特別是深度學習有一定的了解。
本文將重點介紹TensorFlow的基本概念、其主要功能，以及在Windows和Linux系統上快速安裝的方法。
TensorFlow 概述
從技術層面來看，TensorFlow是一個開源平台，旨在支持深度學習應用和其他各種機器學習場景。
它簡化了基於機器學習的應用程式的開發和部署。如果您希望使用機器學習來解決問題，TensorFlow可以提供有力的協助。
TensorFlow提供了使用Python或JavaScript開發和訓練模型的工具。即使您不是開發人員，也可以瀏覽其文檔，了解如何利用TensorFlow來改進機器學習應用程式的工作流程。
TensorFlow 的主要特性
TensorFlow之所以廣受歡迎，有幾個關鍵原因。您可以自行評估，深入了解它所提供的優勢特性。
如果您想探討技術優勢，您可能需要根據您的具體工作需求進行比較。因此，我們將專注於對大多數用戶有益的通用特性。
1. 開源性
谷歌於2015年決定將TensorFlow開源，以便社群可以進一步改進它，並提高其運作方式的透明度。
開發人員可以通過多種方式自定義程式庫，以解決各種潛在的問題。
若沒有開源框架，TensorFlow可能無法像現在這樣普及。因此，開源是其成功的重要因素。
2. 簡便的除錯功能
TensorFlow的設計目標是協助用戶輕鬆構建模型，因此，簡便的除錯體驗是流程中不可或缺的一部分。
直觀的使用者體驗至關重要，有助於提高開發效率。
3. 同時支持CPU和GPU
使用TensorFlow，您可以選擇在CPU或GPU上訓練資料。通常，GPU比CPU在深度學習應用程式中具有更快的處理速度。
因此，如果您的系統配備了強大的GPU，TensorFlow可以幫助您充分利用其運算能力。
4. 實用的機器學習API
API能夠幫助開發人員將各種功能整合到他們的應用程式中。TensorFlow提供了對大量穩定API的存取。
某些API可能還提供效能優勢。根據官方聲明，Python中提供的API通常沒有問題。如果您使用其他語言，則需要與TensorFlow維護人員確認它們是否適用於您的特定場景。
5. 現成的生產模型
TensorFlow內建了許多預先訓練好的模型。無論您是專業人士還是新手，您都可以使用這些模型來節省時間並更快地建構機器學習模型。
除了上述功能之外，TensorFlow還提供了靈活性、易用性、視覺化工具等，這些都有助於改善您的機器學習開發流程。
現在您對TensorFlow有了基本的了解，接下來我們將探討如何下載、安裝並在Windows和Linux系統上進行設定。
下載與安裝TensorFlow
與其他程式不同，TensorFlow不提供.exe安裝文件。您需要使用推薦的套件管理器下載套件。
總體而言，有以下幾種安裝方式：
- 使用Miniconda和pip
- 在WSL 2上使用Miniconda和pip
- 使用Docker容器
- 從源代碼構建
如何在Windows上安裝TensorFlow？
如同之前所述，TensorFlow不提供.exe安裝文件。您需要通過套件管理器下載套件。
#1. 使用Miniconda和pip（推薦方法）
注意：在本文撰寫時，TensorFlow 2.10是在Windows（原生）上支援GPU的最後一個版本。如果您使用較新的版本，TensorFlow建議您在WSL 2中安裝TensorFlow，我們將在後面進行討論。
如果您想使用支援GPU的TensorFlow版本，TensorFlow建議使用Miniconda（conda套件管理器的安裝程式）開始。
通過使用Miniconda，您可以建立一個獨立的環境，以避免與系統中的其他軟體發生衝突。
首先，您需要下載最新的Miniconda Windows安裝程式，並按照螢幕上的說明完成安裝。
安裝完成後，您需要啟動Miniconda提示符，如下螢幕截圖所示：
這是其外觀：
在看到Anaconda提示窗口後，您可能需要輸入以下命令，以確保conda套件管理器已更新：
<strong>conda update -n base -c defaults conda</strong>
完成上述操作後，以下是安裝TensorFlow的步驟：
首先，建立一個新的環境（名為tf）：
<strong>conda create --name tf python=3.9 </strong>
提示：您可以使用以下命令來啟用/停用它：conda activate tf 和 conda deactivate
您必須啟用它才能繼續。為了在此過程中啟用GPU支持，您必須確保已安裝圖形驅動程式（NVIDIA GPU），然後使用以下命令安裝一些套件：
<strong>conda install -c conda-forge cudatoolkit=11.2 cudnn=8.1.0</strong>
它將下載約1GB的套件，其中包括使您可以使用GPU和深度神經網路來部署機器學習應用程式的工具。
最後，您必須使用pip套件管理器來安裝TensorFlow套件。您也可以選擇使用conda安裝TensorFlow，但它可能沒有您需要的最新穩定版本。
在繼續之前，請確保使用以下命令更新pip：
pip install --upgrade pip
完成後，安裝TensorFlow：
<strong>pip install tensorflow</strong>
您會注意到正在構建/安裝許多套件。它可能會顯示為卡在過程中，但請稍等片刻，它應該會恢復並完成安裝。
#2. 在WSL 2上使用Conda和pip
假設您的系統上已安裝WSL 2，您可以在發行版的終端機中使用以下命令安裝TensorFlow：
conda install -c conda-forge cudatoolkit=11.2 cudnn=8.1.0
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:$CONDA_PREFIX/lib/
python3 -m pip install tensorflow
# Verify install:
python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))"
您可以一次性貼上所有這些命令，它們將會逐一執行。
如果您尚未在Windows上安裝WSL 2，請開啟具有管理員權限的命令提示符，然後輸入以下內容：
wsl.exe --install
這應該會下載Ubuntu並為您的系統啟用WSL功能。您需要重新啟動電腦才能完成。
如果您的系統上找不到Ubuntu，您可以導航到Microsoft Store並安裝Ubuntu WSL。
#3. 從源代碼構建
鑑於TensorFlow是開源的，您可以通過配置選項從頭開始構建它。
因此，建議了解所有選項且知道要配置的細節的高級用戶使用這種方法。請參閱官方文檔以獲取更多資訊。
如何在Linux上安裝TensorFlow？
與Windows一樣，您可以使用Miniconda和pip在Linux上安裝TensorFlow。或者選擇從源代碼構建。
接下來，我將示範如何完成此操作：
#1. 使用Miniconda和pip（推薦方法）
注意：遵循與Windows相同的命令。唯一的區別在於您如何在Linux上安裝/下載Miniconda。
以下是使用終端機在Linux上安裝Miniconda的方法：
curl https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -o Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
重新啟動Linux發行版上的終端機以找到如下內容：
您會注意到終端機提示變數之前有一個(base)。這表明conda目前處於活動狀態且已安裝。
除非您已完成TensorFlow安裝，否則請勿停用它。
您可以導航至上面提到的Windows步驟並安裝它。或者，貼上以下內容以安裝TensorFlow：
conda install -c conda-forge cudatoolkit=11.2 cudnn=8.1.0
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:$CONDA_PREFIX/lib/
python3 -m pip install tensorflow
# Verify install:
python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))"
對於Linux，您可能會遇到GPU驅動程式的問題。為此，您應該查看NVIDIA的文檔以獲取更多資訊。
#2. 從源代碼構建
與Windows一樣，在Linux上從源代碼構建是很棘手的，並且純粹是為高級用戶設計的。
您（假設您是初學者）不應該選擇這種方法，除非您有特定的想法。探索更多關於它的最佳方式是參考文檔。
如何使用Docker安裝TensorFlow？（Windows和Linux）
無論平台為何，Docker都可以讓您輕鬆安裝TensorFlow映像。
請確保您的系統上已安裝Docker，或者您可以參考我們的Docker安裝指南尋求幫助。
完成設定後，您需要在Docker中輸入以下命令：
docker pull tensorflow/tensorflow
您需要具有Docker容器方面的專業知識才能啟動具有工作所需配置的容器。
有關特定的GPU支援或下載不同的TensorFlow版本，請參閱官方文檔中提供的選項。
當您想使用Docker運行命令時，命令如下所示：
docker run [-it] [--rm] [-p hostPort:containerPort] tensorflow/tensorflow[:tag] [command]
總結
TensorFlow的安裝是一次性的，根據我們的指南，對於大多數人來說，這應該是一個輕鬆的過程。
如果您先前已使用較舊的Python版本或較舊的Conda套件管理器進行配置或設定，請確保套用最新更新以無縫安裝TensorFlow。
您還可以探索最佳的人工智慧平台來構建人工智慧和機器學習應用程式。