AI学习一：环境安装

对于Python开发用户来讲，PIP安装软件包是家常便饭。但国外的源下载速度实在太慢，浪费时间。而且经常出现下载后安装出错问题。所以把PIP安装源替换成国内镜像，可以大幅提升下载速度，还可以提高安装成功率。

国内源：
新版ubuntu要求使用https源，要注意。
清华：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
阿里云：http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
华中理工大学：http://pypi.hustunique.com/
山东理工大学：http://pypi.sdutlinux.org/
豆瓣：http://pypi.douban.com/simple/

临时使用：
可以在使用pip的时候加参数-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
例如：pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pyspider，这样就会从清华这边的镜像去安装pyspider库。

永久修改，一劳永逸：
Linux下，修改 ~/.pip/pip.conf (没有就创建一个文件夹及文件。文件夹要加“.”，表示是隐藏文件夹)
内容如下：

[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
[install]
trusted-host=mirrors.aliyun.com

windows下，直接在user目录中创建一个pip目录，如：C:Usersxxpip，新建文件pip.ini。内容同上。

部分安装示例：

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple numpy
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple scipy
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple -U scikit-learn
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow

测试代码：

from tensorflow import Session, device, constant, matmul

'''构建一个只有两个constant做输入, 然后进行矩阵乘的简单图:'''

# 如果不使用with session()语句, 需要手动执行session.close().
# with device设备指定了执行计算的设备:
#    "/cpu:0": 机器的 CPU.
#    "/gpu:0": 机器的第一个 GPU, 如果有的话.
#    "/gpu:1": 机器的第二个 GPU, 以此类推.

with Session() as session:  # 创建执行图的上下文
    with device('/cpu:0'):  # 指定运算设备
        mat1 = constant([[3, 3]])  # 创建源节点
        mat2 = constant([[2], [2]])
        product = matmul(mat1, mat2)  # 指定节点的前置节点, 创建图
        result = session.run(product)  # 执行计算
        print(result)

运行结果：

[[12]]