VS Tools for AI全攻略
大家都知道微軟在Connect();17大會上釋出了VS Tools for AI，旨在提升Visual Studio和VSCode對日益增長的深度學習需求的體驗。看了一圈，網上似乎沒有一個完整的中文教程來教你怎麼完整配置深度學習方案。
與此同時我也接了一個活，是俱樂部與MSRA的專案，專案的目的之一是向VS Tools for AI的samples庫裡增加新的演算法，所以這篇技術文章就應運而生了。
本文將分為以下幾個部分來進行闡述：
1，什麼是VS Tools for AI
2，怎麼在本地配置好VS Tools for AI的前端
3，怎麼配置Azure雲上的後端環境
4，怎麼連線前後端，以及怎麼執行TensorFlow例項
========================================================
1，什麼是VS Tools for AI？
VS Tools for AI（下稱AI元件）的官網地址：https://www.visualstudio.com/downloads/ai-tools-vs/
GitHub地址：https://github.com/Microsoft/vs-tools-for-ai
簡而言之，AI元件的用處，是讓你快速構建、訓練一個深度學習Project。
AI元件的主要功能有：
-開發，除錯和部署深度學習和人工智慧解決方案：AI元件是支援CNTK，Google TensorFlow，Theano，Keras，Caffe2等深度學習框架的擴充套件。 您可以通過開放式架構使用其他深度學習框架。 AI元件利用對Python，C / C ++ / C＃的現有程式碼支援，併為Cognitive Toolkit BrainScript提供額外的支援。
-使用“樣本庫”（就是上文提到的樣例）快速構建程式碼：AI元件與Azure機器學習整合在一起，可以輕鬆瀏覽使用CNTK，TensorFlow，MMLSpark等的樣本實驗庫。 這使得開始深入學習AI專案很容易。
-在Azure中擴充套件深度學習訓練並執行AI模型：用於AI的Visual Studio工具與Azure批處理AI和Azure機器學習服務整合，以便向Azure GPU虛擬機器，Spark群集等提交深度學習作業。 您可以監視最近的實驗的效能，然後生成一個Web服務來為新的智慧應用程式供電。
-高效的AI開發人員工具，可以訓練模型並將AI注入到您的應用程式中：AI元件可為開發人員和資料科學家提供最強大的一整套整合工具，用於建立，除錯和部署其自定義深度學習模型。 使用Visual Studio的強大功能，您可以使用剛剛培訓的模型無縫地構建應用程式，而無需切換IDE。
-用TensorBoard等整合開放工具視覺化您的模型處理：AI元件還集成了使用TensorBoard進行模型訓練和實驗的監控和視覺化。 在TensorBoard中開啟您的作業，以在本地和遠端虛擬機器上執行。
2，怎麼在本地配置好你的AI元件前端
通過閱讀上文的overview，我們知道，AI元件可以說是彌補了VS的一個短板，那麼要怎麼安裝AI元件呢？
首先你得安裝好Visual Studio 2017。其Community版本依然是免費的，我因為是MSP，擁有VS Enterprise的訂閱，感謝微軟爸爸給我飯吃。在安裝過程中，選擇好Python元件，安裝Anaconda 4.4以及Python3.
在這裡安裝，當然你也可以選擇獨立地安裝Anaconda和Python3，並且將其加入到系統變數中，以便於在shell中呼叫。
之後，在上文提到的網址裡下載AI元件，作為一個外掛安裝。
安裝完畢之後，你已經做好了初步準備。
接下來，請在本機安裝好TensorFlow（CPU與GPU均可），版本1.4最佳（最新版本）。CPU版本只需要
pip install tensorflow
即可，而安裝GPU版本則需要安裝對應版本的CUDA和CuDNN。因為本學期我換了一臺筆記本，輕薄本沒有獨立顯示卡，所以我安裝的是CPU版本。
除錯你的TensorFlow程式碼
在Visual Studio中建立一個新的TensorFlow專案：
如果一切順利的話，你將可以看見圖中的選擇框。
之後熟悉的工作區回來了。
當然，我覺得TensorFlow的基礎知識不需要我來逐一講解，看這篇博文的人應該都具有一定的TensorFlow程式設計技巧。
編寫完之後按下F5，自動啟動shell，執行程式，console中輸出結果。
相關文章：
原文：http://www.cnblogs.com/ldzhangyx/p/7967400.html
.NET社群新聞，深度好文，歡迎訪問公眾號文章彙總 http://www.csharpkit.com