sudo apt-get install python-pip python-dev python-virtualenv

virtualenv --system-site-packages ~/tensorflow

source ~/tensorflow/bin/activate

#也可以安装其他版本
export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.11.0rc1-cp27-none-linux_x86_64.whl

sudo pip install --upgrade $TF_BINARY_URL

import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print sess.run(hello)
#首先，通过tf.constant创建一个常量，然后启动Tensorflow的Session，调用sess的run方法来启动整个graph

import tensorflow as tf
# 创建一个常量 op, 产生一个 1x2 矩阵. 这个 op 被作为一个节点
# 加到默认图中.
# 构造器的返回值代表该常量 op 的返回值.
matrix1 = tf.constant([[3., 3.]])
# 创建另外一个常量 op, 产生一个 2x1 矩阵.
matrix2 = tf.constant([[2.],[2.]])
# 创建一个矩阵乘法 matmul op , 把 'matrix1' 和 'matrix2' 作为输入.
# 返回值 'product' 代表矩阵乘法的结果.
product = tf.matmul(matrix1, matrix2)

# 启动默认图.
sess = tf.Session()
# 调用 sess 的 'run()' 方法来执行矩阵乘法 op, 传入 'product' 作为该方法的参数.
# 上面提到, 'product' 代表了矩阵乘法 op 的输出, 传入它是向方法表明, 我们希望取回矩阵乘法 op 的输出.
# 整个执行过程是自动化的, 会话负责传递 op 所需的全部输入. op 通常是并发执行的.
# 函数调用 'run(product)' 触发了图中三个 op (两个常量 op 和一个矩阵乘法 op) 的执行.
# 返回值 'result' 是一个 numpy `ndarray` 对象.
result = sess.run(product)
print result
 # ==> [[ 12.]]
# 任务完成, 关闭会话.
sess.close()

with tf.Session() as sess:
    result = sess.run([product])
    print result

with tf.Session() as sess:
    with tf.device("/gpu:1"):
        matrix1 = tf.constant([[3., 3.]])
        matrix2 = tf.constant([[2.],[2.]])
        product = tf.matmul(matrix1, matrix2)

import tensorflow as tf

state = tf.Variable(0, name="counter")

one = tf.constant(1)
new_value = tf.add(state, one)
update = tf.assign(state, new_value)

init_op = tf.initialize_all_variables()

with tf.Session() as sess:

    sess.run(init_op)

    print sess.run(state)

    for _ in range(3):
        sess.run(update)
        print sess.run(state)

import tensorflow as tf
input1 = tf.placeholder(tf.float32)
input2 = tf.placeholder(tf.float32)
output = tf.mul(input1, input2)
with tf.Session() as sess:
    print sess.run([output], feed_dict={input1:[7.], input2:[2.]})
# 输出:
# [array([ 14.], dtype=float32)]

import tensorflow as tf
import numpy as np

# 添加层
def add_layer(inputs, in_size, out_size, activation_function=None):
    # add one more layer and return the output of this layer
    Weights = tf.Variable(tf.random_normal([in_size, out_size]))
    biases = tf.Variable(tf.zeros([1, out_size]) + 0.1)
    Wx_plus_b = tf.matmul(inputs, Weights) + biases
    Wx_plus_b = tf.nn.dropout(Wx_plus_b, keep_prob=0.5)
    if activation_function is None:
        outputs = Wx_plus_b
    else:
        outputs = activation_function(Wx_plus_b)
    return outputs

# 1.训练的数据
# Make up some real data 
x_data = np.linspace(-1,1,300)[:, np.newaxis]
noise = np.random.normal(0, 0.05, x_data.shape)
y_data = np.square(x_data) - 0.5 + noise

# 2.定义节点准备接收数据
# define placeholder for inputs to network  
xs = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1])
ys = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1])

# 3.定义神经层：隐藏层和预测层
# add hidden layer 输入值是 xs，在隐藏层有 10 个神经元   
l1 = add_layer(xs, 1, 10, activation_function=tf.nn.relu)
# add output layer 输入值是隐藏层 l1，在预测层输出 1 个结果
prediction = add_layer(l1, 10, 1, activation_function=None)

# 4.定义 loss 表达式
# the error between prediciton and real data    
loss = tf.reduce_mean(tf.reduce_sum(tf.square(ys - prediction),
                     reduction_indices=[1]))

# 5.选择 optimizer 使 loss 达到最小                   
# 这一行定义了用什么方式去减少 loss，学习率是 0.1       
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.1).minimize(loss)


# important step 对所有变量进行初始化
init = tf.initialize_all_variables()
sess = tf.Session()
# 上面定义的都没有运算，直到 sess.run 才会开始运算
sess.run(init)

# 迭代 1000 次学习，sess.run optimizer
for i in range(1000):
    # training train_step 和 loss 都是由 placeholder 定义的运算，所以这里要用 feed 传入参数
    sess.run(train_step, feed_dict={xs: x_data, ys: y_data})
    if i % 50 == 0:
        # to see the step improvement
        print(sess.run(loss, feed_dict={xs: x_data, ys: y_data}))