老鐵們，大家好，相信還有很多朋友對于tensorflow下載安裝和sklearn庫安裝的相關問題不太懂，沒關系，今天就由我來為大家分享分享tensorflow下載安裝以及sklearn庫安裝的問題，文章篇幅可能偏長，希望可以幫助到大家，下面一起來看看吧！
在ios平臺上使用tensorflow需要哪些配置
什么是TensorFlow？
TensorFlow是一個用于構建計算圖（computationalgraph）以便進行機器學習的軟件庫。
許多其它的工具工作在更高的抽象層次上。以Caffe為例，你可以通過連接不同類型的「層（layer）」來設計神經網絡。這和iOS中BNNS以及MPSCNN的功能類似。在TenseFlow中，你也可以使用這樣的層來工作，不過你還可以做得更深入，一直到構成你算法的單個計算。
你可以將TensorFlow視為一個實現新機器學習算法的工具包，而其它的深度學習工具則是為了使用其他人實現的那些算法。
這并不意味著你總是要從頭開始構建一切。TensorFlow附帶有可復用的構建塊的集合，而且還有其他庫（如Keras）也在TensorFlow上提供了方便的模塊。
所以精通數學不是使用TensorFlow的一個要求，但如果你想成為頂尖專家，還是應該掌握。
其實在TensorFlow領域有一個非常棒的庫推薦給你：
TensorFlowLite下面我們簡單的介紹下這個庫的使用集成方法：
在iOS上構建TensorFlowLite
本文檔描述了如何構建TensorFlowLiteiOS庫。如果僅需使用，可以直接使用TensorFlowLiteCocoaPod版本。參閱TensorFlowLiteiOSDemo獲取示例。
構建TensorFlowLite的通用iOS庫需要在MacOS機器上，通過Xcode的命令行工具來構建。如果你還沒有配置好環境，可以通過來安裝Xcode8(或更高版本)和工具:
如果這是第一次安裝，你需要先運行一次XCode并同意它的許可。
(你也需要安裝好Homebrew)
下面安裝automake/libtool:
如果你遇到了automake和libtool已經安裝但未正確鏈接的錯誤，首先輸入以下命令:
然后使用下面的命令來使鏈接生效:
接著你需用通過shell腳本來下載所需的依賴:
這會從網上獲取庫和數據的拷貝，并安裝在目錄
所有的依賴都已經創建完畢，你現在可以在iOS上為五個支持的體系架構構建庫:
它使用中的makefile來構建不同版本的庫，然后調用將它們捆綁到包含armv7,armv7s,arm64,i386,和x86_64架構的通用文件中。生成的庫在:
如果你在運行時，遇到了如的錯誤:打開Xcode>Preferences>Locations，確保在"CommandLineTools"下拉菜單中有一個選中值。
在應用中使用你需要更新一些你的應用設置來鏈接TensorFlowLite。你可以在示例項目查看這些設置，但下面提供了一個完整的綱要:
你需要將庫加入你的鏈接構建階段，并且在SearchPaths的LibrarySearchPaths設置中添加
HeaderSearch路徑需要包含:
tensorflow的根目錄,設置為(或),同時設置為來啟用C++11支持(或更高版本)
pycharm下載不了tensorflow
可以在設置中進行下載，網絡可能有延遲
想學習深度學習開源框架，比如tensorflow、caffe，需要掌握哪些linux知識
如果僅僅是TensorFlow和Caffe的話，可以在Windows上開發。
TensorFlow的Windows支持挺不錯的。
比如，在Windows上安裝TensorFlow只需一個命令（假定你的機器配置好了顯卡相關驅動、CUDA等，還有Python環境）：
pip3install--upgradetensorflow-gpu
簡單吧？
Caffe對Windows的支持沒有TensorFlow好，還屬于社區支持。
具體安裝方法可以參考Caffe官方GitHub倉庫的Windows分支。有適配VisualStudio2015,CUDA8.0,Python3.5/2.7的編譯好的二進制文件下載。
https://github.com/BVLC/caffe/tree/windows
當然，還是有些框架對Windows支持很差或者干脆沒有支持。所以基于Linux開發也不錯。
我建議你直接用就是了，不用先去學Linux。今時今日，像Ubuntu這樣的發行版，基本上已經接近開箱即用的程度（注意，僅限于開發方面）。
（Ubuntu16.04LTS，圖片來源：wikimedia）
想想看，你開發主要用的軟件是哪些？主要就是IDE、瀏覽器。
瀏覽器，不管是Chrome還是Firefox，在Linux下和Windows、macOS下基本上沒有什么區別。（我想很少有人非用IE或者Edge或者Safari不可吧。）
IDE，機器學習最常用的語言是Python。那Python公認最好的IDE就是PyCharm，PyCharm在Linux、Windows、macOS下也沒有什么區別。
（圖為PyCharm社區版2017.3在Ubuntu下的運行截圖，來源：howto-ubuntunew.blogspot.hk）
如果有查文獻的需求的話，Zotero也一樣是跨Linux、Windows、macOS的。
也就是說，大部分的時間，你都是在和“高層”的開發工具打交道，這些開發工具都是跨平臺的。你并不需要接觸操作系統。
當然，Linux下還是有少數時候需要用一下命令行的。一般而言，各大框架都會有詳細的文檔，照著做就是了。（可能事先需要花半小時到兩小時熟悉一下命令行的基本用法，推薦SurvivalguideforUnixnewbieshttp://matt.might.net/articles/basic-unix/）
總之就是直接上手開發就可以。不用特意抽很多時間去掌握linux知識。
遷移學習：如何使用TensorFlow機器學習對圖像進行分類
簡單來說分為兩種方式：一、使用一預訓練模型作為特征提取器，再進行模型訓練調優；二、通過調優（Fine-tune）這個預訓練模型，結合圖像增廣達到訓練分類器目標。
以VGG16模型為例，我們下載了VGG16的預訓練模型，可以看到已經刪除了與該分類器相關的VGG-16模型分類器的最后分類部分，利用VGG-16模型作為特征提取器，凍結各層，利用它提取我們待分類圖片的bottleneck層的特征：
train_features_vgg=get_bottleneck_features(vgg_model,train_imgs_scaled)
validation_features_vgg=get_bottleneck_features(vgg_model,validation_imgs_scaled)
然后我們搭建簡單的模型分類器，將提取的train_features_vgg特征作為模型訓練的輸入參數，迭代訓練可以得到一個簡單的圖像分類器。
第二種方法，還是以VGG-16為例，我們先凍結前3層，將4-5層設置為可訓練的，然后再配合imageaugmentation，通過不斷去訓練迭代優化最后兩層的參數去獲得更加優秀的圖像分類器。
經過綜合評估，通常第二類方法比第一類方法的實現效果更加。
關于tensorflow下載安裝，sklearn庫安裝的介紹到此結束，希望對大家有所幫助。
