如何判斷tensorflow安裝成功

一、正確安裝tensorflow

1、首先，需要正確下載tensorflow。在官方網站上下載適合自己的版本，並進行安裝。以下是Windows CPU版本的安裝代碼示例：

pip install tensorflow

2、安裝完成後，打開Python交互環境，運行以下代碼：

import tensorflow as tf

如果沒有提示報錯，即可判斷tensorflow已經正確安裝。

二、運行官方demo

1、官方提供了許多tensorflow的demo程序，通過運行這些程序也能夠判斷tensorflow是否已經成功安裝。

2、以mnist手寫數字識別為例，首先需要下載訓練集並導入必要的庫：

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。這裡使用簡單的softmax回歸模型：

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、訓練模型並測試：

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}))

若輸出的結果是一個小於1的浮點數，即為測試的準確率，這說明tensorflow安裝成功。

三、輸出tensorboard日誌

1、tensorboard是用於tensorflow可視化的工具，我們可以通過檢測tensorboard日誌文件的輸出情況來判斷tensorflow是否安裝成功。

2、以tensorboard基礎使用為例，我們需要在模型訓練時添加summary記錄：

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、然後在命令行中輸入以下代碼啟動tensorboard：

tensorboard --logdir=/tmp/mnist_logs

4、在瀏覽器中打開localhost:6006，若可以看到訓練模型的圖表，則說明tensorflow安裝成功。

四、總結

判斷tensorflow安裝成功有多種方法，包括正確安裝tensorflow、運行官方demo、輸出tensorboard日誌等。當我們在使用tensorflow進行編程時，我們需要保證tensorflow被正確安裝，並且能夠正常運行才能夠保證程序的正確性。