第1章 打造深度学习工具箱

《Web安全深度学习实战》笔记系列

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1.1 TensorFlow

1.1.1 安装

书上只提了Linux和Mac上的安装，百度补上Windows上的安装。

1.安装anaconda

（1）官网下载：Anaconda | Anaconda Distribution

（2）清华镜像下载：anaconda | 镜像站使用帮助 | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror

（3）装好后用命令conda --version查看下版本

（4）如果需要安装特定版本的tensorflow

可以使用 conda create - -name tensorflow python=3.5.2。

一马平川安装好后，激活tensorflow环境，输入命令activate tensorflow（退出当前环境为命令deactivate tensorflow）

（5）输入python可查看python版本

2.安装Tensorflow

（1）使用命令pip install tensorflow，不停尝试，直到成功。

（2）检查tensorflow的版本等

输入命令python

输入语句import tensorflow as tf

tf.__version__

tf.__path__

（3）如果遇到错误

Could not load dynamic library 'cudart64_110.dll'; dlerror: cudart64_110.dll not found

1.2 TFLearn

1.安装

在pycharm的terminal终端中输入命令，pip install tflearn

2.使用举例

代码调试故障，还未通。

1.3 PaddlePaddle

1.3.1 安装

书上提到的是基于Docker容器和Ubuntu的部署方法。

在pycharm的terminal终端里输入pip install paddlepaddle。

1.3.2 使用举例

以识别MNIST数据集为例。

（代码还未理解）

1.4 Karas 

 1.安装

pip install keras

2.使用举例

到目前为止，代码还没有读懂，仅做测试框架是否安装成功测试。

1.5 本章小结

      本章介绍了如何打造自己的深度学习工具箱，介绍了TensorFlow、TFLearn、PaddlePaddle以及Karas的安装方法，并结合常见的MNIST数据集介绍了以上工具箱的使用方式，各种工具箱识别准确率不同，这不代表工具本身的优劣。