tflearn在tensorflow上的安裝配置（基於ubuntu）

tflearn是tensorflow的一個深入學習庫，爲tensorflow提供了更高級別的API，是建立在tensorflow頂部的模塊化和透明的深度學習庫。
一.tflearn功能簡介
tflearn的功能包括：
（1）易於使用和理解高級API用於實施深層神經網絡，教程和示例
（2）通過高度模塊化的內置神經網絡層，正則化器，優化器，度量，快速原型
（3）tensorflow安全透明。所有函數都建立在張量上，可以獨立於tflearn的使用
（4）強大的幫助函數來訓練任何tensorflow圖，支持多個輸入，輸出和優化器
（5）簡單和美麗的圖形可視化，有關權重，漸變，激活等詳細信息…
（6）輕鬆使用多個CPU/GPU的設備佈局
高級API目前支持大多數最新的深度學習模型，例如Convolutions，LSTM，BiRNN，BatchNorm，PReLU，剩餘網絡，生成網絡…在將來，tflearn也旨在保持最新的深度學習技術。
注意：最新的tflearn（V0.3）只兼容tensorflow v1.0及以上。
二.tflearn的安裝
我所使用的是在ubuntu上安裝的tensorflow1.0。
首先需要安裝幾個必要的軟件。（1）scipy是必備的軟件，但需要安裝在python2下（在3下安裝不成功，且示例也不能成功運行），首先需要切換默認python，右鍵打開終端，輸入命令sudo update-alternatives –config python切換成python2（如果不知道如何切換python，請參考上篇文章的介紹http://blog.csdn.net/huaxie3355/article/details/61918754），之後輸入命令sudo apt-get install python-scipy-doc安裝python-scipy-doc（2）接下來就需要在python3下執行操作了，同樣輸入命令sudo update-alternatives –config python，切換python3，接下來安裝h5py，輸入命令sudo pip install h5py然後輸入命令sudo pip3 install scipy安裝scipy（3）然後就是將tflearn安裝到電腦上，輸入命令sudo pip install git+https://github.com/tflearn/tflearn.git，等待成功後輸入命令git clone https://github.com/tflearn/tflearn –recursive，將tflearn的庫拷貝到你的linux上。
三.檢驗tflearn的安裝
上述步驟如果都成功後，那麼恭喜，你已經成功的將tflearn添加的你的tensorflow下了。首先打開文件夾，將系統文件夾usr/local/lib/python3.5下的tensorflow文件夾複製到home下。右鍵打開終端輸入命令cd tflearn/examples/images/，然後輸入命令python alexnet.py，運行牛津大學的17種花的分類程序。然後另打開一個終端，輸入命令python tensorflow/tensorboard/tensorboard.py –logdir=/tmp/tflearn_logs，打開瀏覽器輸入localhost:6006，就可以通過瀏覽器查看整個訓練過程以及各種有關精確度等數據走向。

結語
如果想要了解更多關於tflearn的詳盡安裝和資料介紹，請參考tflearn官方文檔http://tflearn.org/。在下一章將會介紹運行alexnet.py時可能會遇到的memoryerror錯誤和錯誤分析以及alexnet運行的結果分析。