如何判断tensorflow安装成功

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。