自2015年11月发布以来，谷歌旗下的机器学习开源框架TensorFlow已经在图像识别，大数据分析，语音识别和语义理解，机器翻译等各个领域得到了广泛应用，同时也得到了业内人士的普遍认可，成为了目前最受关注和使用率最高的开源框架之一。
本文将重点整理TensorFlow框架的入门和安装教程。更多关于TensorFlow的深入介绍、应用项目以及各机器学习开源框架之间的对比等内容，请见雷锋网的系列文章。
下面是本文整理的资料内容：
在安装之前，这里先列出一些对TensorFlow给出大略介绍的文章，其中包括一些重要的概念解释，TensorFlow的具体含义和优点，以及TensorFlow的基本工作原理等。
1. 《TensorFlow极速入门》
链接：http://www.leiphone.com/news/201702/vJpJqREn7EyoAd09.html
本文介绍了 graph 与 session 等基本组件，解释了 rank 和 shape 等基础数据结构概念，讲解了一些 variable 需要注意的地方并介绍了 placeholders 与 feed_dict 。最终以一个手写数字识别的实例将这些点串起来进行了具体说明。
2. 《TensorFlow学习笔记1：入门》
链接：http://www.jeyzhang.com/tensorflow-learning-notes.html
本文与上一篇的行文思路基本一致，首先概括了TensorFlow的特性，然后介绍了graph、session、variable 等基本概念的含义，以具体代码的形式针对每个概念给出了进一步的解释。最后通过手写数字识别的实例将这些点串起来进行了具体说明。
需要指出的是，两篇文章覆盖的基础概念不尽相同，并且举例用的代码也不一样。
3. 《TensorFlow入门》
链接：http://www.jianshu.com/p/6766fbcd43b9#
与上面两篇不同，本文简单介绍了 TensorFlow 的含义、优点、安装和基本工作原理之后，直接通过代码示例的方式讲解了 TensorFlow 的简单用法，包括生成三维数据，然后用一个平面拟合它，以及通过 variable 实现一个简单的计数器等。
值得一提的是，以上第二和第三篇分别来自两个系列文章，这两个系列也都是关于 TensorFlow 入门和实践的优秀博客。第二篇的后续文章讲述了卷积神经网络（CNN）模型构建，以及利用 TensorFlow 生成词向量 (Word Embedding) 的具体过程。第三篇则实际上是基于斯坦福大学基于深度学习的自然语言处理课程的学习笔记，该系列其他的文章还讲述了循环神经网络（RNN）和 word2vec 模型等更深入的知识，感兴趣的读者可以从文章的作者页找到更多文章。
上述文章都更倾向于 TensorFlow 的简单介绍了基础用法，但对于TensorFlow具体安装过程的讲述则不够细致。因此这里专门针对TensorFlow的安装过程推荐一篇教程。
4. 《真正从零开始，TensorFlow详细安装入门图文教程！》
链接：http://www.leiphone.com/news/201606/ORlQ7uK3TIW8xVGF.html
上文来自雷锋网小编的亲身实践，真正做到了从零开始，详细介绍了在Linux环境下如何通过pip命令安装TensorFlow框架的完整流程，以及面对一些常见问题的处理办法。值得一提的是，本文在讲解完框架安装之后，还针对Komodo开发环境进行了简单介绍。
经过了以上来自民间的实践教程之后，相信各位读者对TensorFlow的大致情况和具体安装方法已经有了自己的理解。下面对于那些想要更全面和深入地了解TensorFlow的读者，我们推荐几个官方的教程。
5. 谷歌官方入门教程
链接：https://www.tensorflow.org/get_started/
6. 谷歌教程翻译
https://github.com/jikexueyuanwiki/tensorflow-zh
这里谷歌给出的入门教程内容十分丰富，除了最基本的安装、名词解释和代码示例之外，还给出了 API 接口的详细解释和说明。但考虑到内容全是英文，因此雷锋网(公众号：雷锋网)在这里给出了国内志愿者对谷歌内容的中文翻译版，可以为那些英文不好的读者提供参考。
7. TensorFlow中文社区
最后我们在这里推荐一个 TensorFlow 的中文社区，该网站几乎可以认为是 TensorFlow 的中文官网，除了上述谷歌官方教程的中文翻译之外，该网站还包括进阶指南、API中文手册、精华文章和TF社区等诸多板块。
本文作者：AI研习社
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