摘要：的开发环境有很多，可以在上搭建，也可以使用管理工具搭建，也可以直接在本机中安装。例如创建开发环境点击左下角，弹出创建开发环境框，输入环境名和选择类型即可。以上内容是我们需要搭建开发环境的全部内容。
tensorflow的开发环境有很多，可以在Docker上搭建，也可以使用Anaconda管理工具搭建，也可以直接在本机中安装tensorflow。在这里为了工具包的方便管理，我选择使用Anaconda搭建。
环境搭建下载并安装Anaconda
下载并安装tensorflow
下载并安装notebook
下载Anaconda Anaconda是什么？Anaconda 是一种Python语言的免费增值开源发行版，用于进行大规模数据处理, 预测分析, 和科学计算, 致力于简化包的管理和部署。Anaconda使用软件包管理系统Conda进行包管理。
在 https://www.anaconda.com/down... 网址中下载Anaconda。
Conda是什么？conda 是开源包（packages）和虚拟环境（environment）的管理系统。
packages 管理： 可以使用 conda 来安装、更新 、卸载工具包 ，并且它更关注于数据科学相关的工具包。在安装 anaconda 时就预先集成了像 Numpy、Scipy、 pandas、Scikit-learn 这些在数据分析中常用的包。另外值得一提的是，conda 并不仅仅管理Python的工具包，它也能安装非python的包。比如在新版的 Anaconda 中就可以安装R语言的集成开发环境 Rstudio。
虚拟环境管理： 在conda中可以建立多个虚拟环境，用于隔离不同项目所需的不同版本的工具包，以防止版本上的冲突。对纠结于 Python 版本的同学们，我们也可以建立 Python2 和 Python3 两个环境，来分别运行不同版本的 Python 代码。
Anaconda的优点Anaconda通过管理工具包、开发环境、Python版本，大大简化了你的工作流程。不仅可以方便地安装、更新、卸载工具包，而且安装时能自动安装相应的依赖包，同时还能使用不同的虚拟环境隔离不同要求的项目。
Anaconda内置多项应用Anaconda Navigator：用于管理工具包和环境的图形用户界面，众多管理命令也可以在 Navigator 中手工实现
Jupyter notebook ：基于web的交互式计算环境，可以编辑易于人们阅读的文档，用于展示数据分析的过程
qtconsole ：一个可执行 IPython 的仿终端图形界面程序，相比 Python Shell 界面，qtconsole 可以直接显示代码生成的图形，实现多行代码输入执行，以及内置许多有用的功能和函数
spyder ：一个使用Python语言、跨平台的、科学运算集成开发环境
安装Anaconda打开Anaconda安装包安装，一直点继续，直到安装完成。
Anaconda安装后，可以从菜单中看到它包含几个应用程序，其中Anaconda Navigator是这几个程序的导航入口。
Anaconda Navigator是Anaconda发行包中包含的桌面图形界面，可以用来方便地启动应用、方便的管理conda包、环境和频道，不需要使用命令行的命令。Navigator可以从Anaconda Cloud或本地Anaconda仓库中搜索包。提供了Windwos、maxOS和Linux版本。Anaconda Navigator主界面如下：
在左边菜单栏中可以看到四个选项，一般常用的是Home和Environments。Environments是你搭建开发环境的地方，你可以在Environments中创建一个开发环境，然后下载所需要的包即可。例如：
点击左下角create，弹出创建开发环境框，输入环境名和选择python类型即可。
搜索tensorflow包，勾选要下载的包，然后点击右下角Apply即可。
Home是你搭建完开发环境后的工作台，在这里可以点击notebook来编写程序。例如：
在Home工作台中，选择你要使用的工作台。
在工作台中你可以看到多种应用。例如：
Jupyter Notebook
Orange App
QTConsole
Glueviz
Spyder
RStudio
如果应用没有安装，可以点击应用的Install即可安装。如果已安装，点击Launch即可运行。
在这里我们点击运行Jupyter notebook来编写我们的tensorflow程序。
Jupyter notebook是什么？Jupyter notebook 是一种 Web 文档。写过项目的都知道，我们在编译器写代码，然后又去打开word或者其他的文本编辑工具去写开发文档，而且调试也不是非常的方便，是不是感觉特麻烦。 Jupyte的出现就解决我们的各种麻烦，能够让我们把文本，图像和代码全部组合在一个文档中，而且，调试也特别的方便，大大的提高我们开发的效率。
以上内容是我们需要搭建Anaconda开发环境的全部内容。搭建完成后，你就可以编写tensorflow的相关程序啦。
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摘要：实现实时人脸识别本文记录了在学习深度学习过程中，使用，开发环境为，实现局域网连接手机摄像头，对目标人员进行实时人脸识别，效果并非特别好，会继续改进这里是项目地址项目中用到的大文件地址如果各位老爷看完觉得对你有帮助的话，请给个小星星，当前时间 opencv+mtcnn+facenet+python+tensorflow 实现实时人脸识别 Abstract:本文记录了在学习深度学习过程中，...
摘要：大家都知道深度学习涉及到大量的模型算法，看着那些乱糟糟的公式符号，心中一定是。以最常用的环境为例。这里强烈推荐版本，因为深度学习动辄几小时几天几周的运行市场，加速会节省你很多时间甚至电费。常见错误找不到指定的模块。 区别于其他入门教程的手把手式，本文更强调因而非果。我之所以加上通用字样，是因为在你了解了这个开发环境之后，那些很low的错误你就不会犯了。 大家都知道深度学习涉及到大量的...
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