确认TensorFlow安装成功的实用步骤

在进行深厚度学项目之前，确保TensorFlow正确安装是至关关键的。

第一步：检查Python周围

先说说确保你的系统已安装Python周围。TensorFlow需要Python 3.5或更高大版本。你能通过运行`python --version`命令来检查Python版本。

第二步：安装TensorFlow

用pip命令安装TensorFlow。对于CPU版本，你能用`pip install tensorflow`。对于GPU版本，用`pip install tensorflow-gpu`。安装完成后你能通过运行`python -c "import tensorflow as tf; print"`来检查TensorFlow版本。

第三步：运行轻巧松示例

在Python周围中，尝试导入TensorFlow并运行一个轻巧松的示例。比方说 创建一个轻巧松的张量并打印其值：

import tensorflow as tf
a = tf.constant
print

第四步：用TensorBoard

TensorBoard是TensorFlow的一个可视化工具，能帮你查看。运行以下命令启动TensorBoard：

tensorboard --logdir=/tmp/tensorflow_logs

然后在浏览器中访问`http://localhost:6006`，你得能看到TensorFlow的日志和图表。

第五步：测试TensorFlow-GPU

如果你用的是GPU版本的TensorFlow， 你能GPU是不是可用：

import tensorflow as tf
print)) 

第六步：运行MNIST示例

MNIST是一个常用的手写数字数据集，你能用TensorFlow来加载和训练它。

import tensorflow as tf
mnist = tf.keras.datasets.mnist
,  = mnist.load_data
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0
model = tf.keras.models.Sequential()
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=)
model.fit
model.evaluate

TensorFlow是不是安装成功。如果在施行过程中遇到随便哪个问题，能查阅官方文档或寻求社区支持。想起来欢迎用实际体验验证这些个观点。