tensorflow最好用的版本 tensorflow选用什么python版本？
tensorflow选用什么python版本？
Tensorflow在Python环境下，最方便的方法是使用anaconda3集成环境进行安装。
首先，从anaconda3官方网站下载相应的Python版本anaconda3、3.6或2.7。
无需提前安装Python。如果直接安装anconda3，则会自动安装相应的Python。
成功安装anaconda后，我们需要将其包管理映像修改为国内源。
只需在CMD中分别运行这两个命令。
conda config--add channels
conda config--set show channel设置映像后，创建一个环境。P35是环境的名称。Tensorflow目前支持Python 3.5，因此我们可以使用Python 3.5版
CONDA create-N p35 Python=3.5
通过activate p35和activate p35命令来激活和退出环境。
输入activate p35进入环境，然后输入PIP install tensorflow，按enter
当CMD的所有操作完成后，它将自动开始下载和安装tensorflow，tensorflow环境已经建立
如果你想用少量的代码尽快建立和测试神经网络，keras是最快的，而且序列API和模型非常强大。而且keras的设计非常人性化。以数据输入和输出为例，与keras的简单操作相比，tensorflow编译码的构造过程非常复杂（尤其对于初学者来说，大量的记忆过程非常痛苦）。此外，keras将模块化作为设计原则之一，用户可以根据自己的需求进行组合。如果你只是想快速建立通用模型来实现你的想法，keras可以是第一选择。
但是，包装后，keras将变得非常不灵活，其速度相对较慢。如果高度包装，上述缺点将更加明显。除了一些对速度要求较低的工业应用外，由于tensorflow的速度较高，因此会选择tensorflow
如果您在验证您的想法时，想定义损失函数而不是使用现有的设置，与keras相比，tensorflow提供了更大的个性空间。此外，对神经网络的控制程度将在很大程度上决定对网络的理解和优化，而keras提供的权限很少。相反，tensorflow提供了更多的控制权，比如是否训练其中一个变量、操作梯度（以获得训练进度）等等。
虽然二阶车型功能性更强，但用户需要选择更多功能性车型。例如，如果您想加快计算速度，可以使用tensorflow的thread函数来实现与多个线程的相同会话。此外，它还提供了调试器功能，有助于推断错误和加快操作速度。
Keras还是TensorFlow，程序员该如何选择深度学习框架？
Python作为一种编程语言，值得学习。由于其简单的介绍和易懂的特点，受到越来越多开发人员的欢迎。就连房地产大亨潘石屹也在学蟒蛇，可见蟒蛇的流行。由于去年工作的需要，我自学了一些Python知识，并用tensorflow框架推荐了一些书籍和学习经验。
Python非常容易入门。你可以通过参考一些书籍或在线课程来学习。MOOCS、网易云课堂，甚至BiliBili都有教程。大部分的基础知识都可以涵盖。如果您想学习tensorflow，可以学习一些数据处理，了解和使用常用的第三方库。您可以参考Python数据分析、Python数据可视化等
1。X
版本太复杂了，普通用户无法理解，而2.0简化了很多东西，更像Python语言，更容易上手。目前，书不多。你可以参考tensorflow 2.0深度学习算法的实用教材，或者直接去一些东方搜索。如果你想了解更多，你可以阅读《深度学习》、《机器学习》等相关书籍。
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