一、正确安装tensorflow
1、首先，需要正确下载tensorflow。在官方网站上下载适合自己的版本，并进行安装。以下是Windows CPU版本的安装代码示例：
pip install tensorflow
2、安装完成后，打开Python交互环境，运行以下代码：
import tensorflow as tf
如果没有提示报错，即可判断tensorflow已经正确安装。
二、运行官方demo
1、官方提供了许多tensorflow的demo程序，通过运行这些程序也能够判断tensorflow是否已经成功安装。
2、以mnist手写数字识别为例，首先需要下载训练集并导入必要的库：
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
import tensorflow as tf
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)
3、建立模型。这里使用简单的softmax回归模型：
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])
W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]))
b = tf.Variable(tf.zeros([10]))
y = tf.matmul(x, W) + b
y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])
cross_entropy = tf.reduce_mean(
tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y_, logits=y))
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(cross_entropy)
4、训练模型并测试：
sess = tf.InteractiveSession()
tf.global_variables_initializer().run()
for _ in range(1000):
batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100)
sess.run(train_step, feed_dict={x: batch_xs, y_: batch_ys})
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y, 1), tf.argmax(y_, 1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))
print(sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.test.images,
y_: mnist.test.labels}))
若输出的结果是一个小于1的浮点数，即为测试的准确率，这说明tensorflow安装成功。
三、输出tensorboard日志
1、tensorboard是用于tensorflow可视化的工具，我们可以通过检测tensorboard日志文件的输出情况来判断tensorflow是否安装成功。
2、以tensorboard基础使用为例，我们需要在模型训练时添加summary记录：
writer = tf.summary.FileWriter("/tmp/mnist_logs", sess.graph)
merged = tf.summary.merge_all()
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y, 1), tf.argmax(y_, 1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))
for i in range(1000):
batch = mnist.train.next_batch(100)
if i % 5 == 0:
summary = sess.run(merged, feed_dict={x: batch[0], y_: batch[1]})
writer.add_summary(summary, i)
sess.run(train_step, feed_dict={x: batch[0], y_: batch[1]})
print(sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.test.images,
y_: mnist.test.labels}))
3、然后在命令行中输入以下代码启动tensorboard：
tensorboard --logdir=/tmp/mnist_logs
4、在浏览器中打开localhost:6006，若可以看到训练模型的图表，则说明tensorflow安装成功。
四、总结
判断tensorflow安装成功有多种方法，包括正确安装tensorflow、运行官方demo、输出tensorboard日志等。当我们在使用tensorflow进行编程时，我们需要保证tensorflow被正确安装，并且能够正常运行才能够保证程序的正确性。
原创文章，作者：JZTVJ，如若转载，请注明出处：https://www.506064.com/n/368428.html
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