网站首页 > 厂商资讯 > 云杉 >

TensorFlow中文版与英文版开发环境搭建区别

在人工智能和深度学习领域，TensorFlow作为一款广泛使用的开源软件框架，受到众多开发者的青睐。然而，对于初学者来说，搭建TensorFlow的开发环境可能会遇到一些困难。本文将详细介绍TensorFlow中文版与英文版开发环境的搭建区别，帮助开发者顺利开始TensorFlow的学习和项目开发。

一、系统要求

TensorFlow中文版和英文版对系统要求基本相同，主要支持以下操作系统：

Windows：Windows 7、Windows 8、Windows 10（64位）
macOS：macOS 10.12（Sierra）或更高版本
Linux：Ubuntu 16.04、Ubuntu 18.04、CentOS 7等

二、安装方式

TensorFlow中文版

TensorFlow中文版提供了多种安装方式，包括：

pip安装：通过pip命令安装TensorFlow中文版，命令如下：

pip install tensorflow

源码安装：从TensorFlow官网下载源码，编译安装。

TensorFlow英文版

TensorFlow英文版的安装方式与中文版基本相同，只是需要将pip命令替换为pip3（Python 3版本）。

三、环境配置

TensorFlow中文版

在安装TensorFlow中文版后，需要配置环境变量。以Windows系统为例，操作步骤如下：

打开“系统属性”窗口，选择“高级系统设置”。
在“系统属性”窗口中，点击“环境变量”按钮。
在“环境变量”窗口中，找到“Path”变量，点击“编辑”按钮。
在“编辑环境变量”窗口中，添加以下路径：

C:\Users\你的用户名\AppData\Local\TensorFlow\python\lib\site-packages\tensorflow

点击“确定”按钮，保存设置。
TensorFlow英文版

TensorFlow英文版的环境配置与中文版基本相同，只是需要将路径中的中文字符替换为英文。

四、案例分析

以下是一个简单的TensorFlow案例，用于展示TensorFlow中文版和英文版的区别：

# TensorFlow中文版

import tensorflow as tf



a = tf.constant([[1.0, 2.0, 3.0], [4.0, 5.0, 6.0]])

b = tf.constant([[1.0, 2.0], [3.0, 4.0], [5.0, 6.0]])

c = tf.matmul(a, b)



# TensorFlow英文版

import tensorflow as tf



a = tf.constant([[1.0, 2.0, 3.0], [4.0, 5.0, 6.0]])

b = tf.constant([[1.0, 2.0], [3.0, 4.0], [5.0, 6.0]])

c = tf.matmul(a, b)

从上述代码可以看出，TensorFlow中文版和英文版的代码基本相同，只是在导入模块时，将tensorflow替换为tensorflow。

五、总结

本文详细介绍了TensorFlow中文版与英文版开发环境的搭建区别，包括系统要求、安装方式、环境配置等方面。通过阅读本文，开发者可以轻松搭建TensorFlow的开发环境，开始TensorFlow的学习和项目开发。