tensorflow实战google深度学习框架（第2版） 第一章 深度学习简介 / 第二章 tensorflow环境搭建

1.人工智能、机器学习、深度学习

机器学习的一个经典定义：如果一个程序可以在任务T上，随着经验E的增加，效果P也可以随之增加，则称这个程序可以从经验中学习。

例子：如果通过笛卡尔坐标系来表示数据，那么不同颜色的结点无法被一条直线划分；如果将这些点映射到极角坐标系，此时使用直线划分就很容易了。如下图，

深度学习是机器学习的一个分支，它除了可以学习特征和任务之间的关联，还能自动从简单特征中提取更加复杂的特征。

人工智能、机器学习、深度学习三者之间的关系，如下图，

 

2.深度学习的应用

图像识别、语言识别、音频处理、自然语言处理、机器人、生物信息处理、化学、电脑游戏、搜索引擎、网络广告投放、医学自动诊断和金融等各大领域均有应用。

 

3.tensorflow环境搭建

现在tensorflow已经支持windows上安装，

由于本人目前主要使用python，所以选择pip安装方式

电脑配置windows10 64位

python版本，python3.6 64bit

安装方法：pip install tensorflow

（注意，这里使用的是CPU版，使用GPU版的安装包名称不同）

遇到的坑：使用python2.7  python3.7安装不成功，（日期，20190110）

tensorflow的pypi上明确指出，暂不支持python3.7，但不知为何python2.7也会安装失败