前面 20 多天下來，一路從機器學習是什麼、機器學習的步驟、迴歸與預測，到梯度下降，接著介紹工具像是 Python、NumPy、Pandas、Matplotlib，最後嘗試一個簡單的實作，然後帶出一些機器學習的問題。

剩下幾天的時間，我想要來看看一個被廣泛使用的機器學習工具：TensorFlow

Hello TensorFlow

TensorFlow 是一個開源的軟體，最初的版本是由 Google 當中 Google Brain 所打造而成，也影響了後來許多 Google 產品的發展。TensorFlow 是 Google Brain 第二代的機器學習工具，成為開源軟體，也讓更多人能夠參與機器學習的領域。

話不多說，讓我們來在現有的環境下安裝 Tensorflow

安裝 Tensorflow

假設我們已經安裝 Anaconda 與 Jupyter，現在我們就要在這個環境基礎上安裝 TensorFlow

1. 新增環境

打開 terminal，創建一個新的虛擬環境 tensorflow

(base) [~] $ conda create -n tensorflow

conda 這個指令，是我們當初在安裝 Anaconda 的時候就同步安裝好了

我們可以用

(base) [~] $ conda env list

來查看目前有什麼樣的環境。以我的電腦來說，目前可以看到

base                  * /Users/canopus/anaconda3
tensorflow              /Users/canopus/anaconda3/envs/tensorflow

2. 啟用環境

(base) [~] $ source activate tensorflow

這時候會看到 terminal 會變成

(tensorflow) [~] $ 

用 conda env list 來查看狀態，會發現星號跑去 tensorflow 上了

base                    /Users/canopus/anaconda3
tensorflow            * /Users/canopus/anaconda3/envs/tensorflow

3. 安裝 Tensorflow

conda install tensorflow

4. 連上 Jupyter

python -m ipykernel install --user --name tensorflow --display-name "TensorFlow"

5. 開啟 Anaconda

打開 Anaconda，這時候可以看到上面 Applications on 的選單，多了剛剛新增的環境 tensorflow

選擇 tensorflow，再次點擊安裝 Jupyter，然後 Launch

6. 開啟 Jupyter

過去我們在開啟 Jupyter 檔案的時候，都是選 Python 3，現在我們多了一個 tensorFlow 可以選

起手式

現在就讓我們來寫下第一行程式碼吧！

import tensorflow as tf
print ("TensorFlow version: " + tf.__version__)

如果我們有成功安裝 TensorFlow，再點擊 Run 之後，就會正確的看到我們剛剛安裝的版本了！

明天我們會繼續談 TensorFlow，看看我們可以在這裡做些什麼事情！