#1、序 环境搭建：【查看】 samples-for-ai项目下载：【下载】，两个版本，一个2018年6月15日前，一个2018年6月15日-16日版本（当前最新版本）。 在环境搭建过程当中，经过git clone获取到samples-for-ai文件夹，其子文件夹examples目录以下。 
以Tensorflow做为样例模型。 参考博客：【博客1】、【博客2】。html
#2、Tensorflow （一）它是什么？ 简书博客：查看； TensorFlow中文社区:查看。 大概就是一款谷歌开源的人工智能系统。 （二）VS运行离线模型 因为samples-for-ai项目有更新，先记录了旧版本项目的尝试，再对新版本项目做补充。 步骤1：进入samples-for-ai\examples\tensorflow（2018年6月15日前的项目版本），README.md（红b）提供了项目运行方式介绍，双击选中TensorflowExamples.sln（红a）进入项目。 <img src="https://images2018.cnblogs.com/blog/912577/201806/912577-20180616121124972-2098570844.png" width=600 height=320 /> 步骤2：选择VS右侧栏的“解决方案资源管理器”（红1），找到“MNIST”（红2），右击，选择“设为启动项目”（红3）， <img src="https://images2018.cnblogs.com/blog/912577/201806/912577-20180615194740869-1960017323.png" width=600 height=320 /> 步骤3：右击MNIST项目中的convolutional.py文件（红1），选择“在不调试的状况下启动”（红2）。以下图 <img src="https://images2018.cnblogs.com/blog/912577/201806/912577-20180615195145867-1475452156.png" width=600 height=320 /> 在个人机器第一次运行时，上两分钟后出现图A，五分钟后出现图B。 <img src="https://images2018.cnblogs.com/blog/912577/201806/912577-20180615195410695-894308382.png" width=500 height=320 /> <img src="https://images2018.cnblogs.com/blog/912577/201806/912577-20180615195429002-1314957352.png" width=300 height=320 /> 图A中存在三处提示信息。以下图红一、红二、红3。 ------------------------------------------------------解决方式------------------------------------------------------ A.提示： Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX AVX2 方法：在执行的python文件中加入下述两行代码，红1和红2现象就消失了。 import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' B.提示:failed call to cuInit:CUDA_ERROR_NO_DEVICE 方式：右键点击”MNIST“，选择"属性"，接着选择左侧的栏目”调试“，保证”环境变量"为空，不要添加CUDA_VISIBLE_DEVICES=" "。如截图。 <img src="https://images2018.cnblogs.com/blog/912577/201806/912577-20180616115520509-302588550.png" width=600 height=320 /> <img src="https://images2018.cnblogs.com/blog/912577/201806/912577-20180616115528117-2047681316.png" width=600 height=320 />
再次按照上述操做运行convolutional.py，出现图E。 **由E图来看，AI环境是已经搭建好了。**根据【博客2】，中提到训练结束后，MNIST文件夹中应该多了input、output和export三个文件夹，这三个文件夹分别存储训练模型的输入文件、训练时的检查点文件以及最终导出的模型文件。我再次进入AI\samples-for-ai\examples\tensorflow\MNIST，并未发现上述三个文件夹。 训练先后MNIST文件夹的内容如图C。必定要注意：楼主此时之外是本身AI环境搭建失败了，实际并非。而是若是MNIST文件夹符合图C的情况，表示是旧版本的项目。所以更准确的描述是，若是符合E图的运行状况且MNIST文件夹符合图C的情况，则说明旧版本（2018年6月15日前）项目AI环境已经搭建好！！！ 图C为旧版本samples-for-ai中MNIST文件夹目录，2018年6月16日项目更新了，该目录发生了变化，只有四个文件（只包括mnist.py一个python文件）。如图D为新版本samples-for-ai中MNIST文件夹目录（2018年6月15日-16日）。 **重复章节二的步骤一、步骤2和步骤3，将执行文件convolutional.py换成mnist.py便可。**第一次运行时，我等待了三分钟出现下图。 持续六分四十秒后，结束运行。如图G 此时再次进入AI\samples-for-ai\examples\tensorflow\MNIST，发现MNIST文件夹中多了input、output和export三个文件夹。如图F 由图F和图G，则说明新版本（2018年6月15日-16日）项目AI环境已经搭建好！python
#3、注意事项 (一)Python环境 有的机器上存在在多个版本Python，须要指定Python版本。 打开Visual Studio ，菜单项“工具”（红1）--->选择“Python”（红2）--->选择“Python环境”（红3）。以下图。 <img src="https://images2018.cnblogs.com/blog/912577/201806/912577-20180615192556964-1685350107.png" width=600 height=320 /> 出现下图。红1表示当前Python版本为3.6，红2则表示能够设置Python版本为2.7。 <img src="https://images2018.cnblogs.com/blog/912577/201806/912577-20180615192744640-417240313.png" width=300 height=320 /> <img src="https://images2018.cnblogs.com/blog/912577/201806/912577-20180615192749510-1722074072.png" width=300 height=320 />git