TensorFlow常用Python扩展包

TensorFlow 能够实现大部分神经网络的功能。但是，这还是不够的。对于预处理任务、序列化甚至绘图任务，还需要更多的 Python 包。
下面列出了一些常用的 Python 包：

Numpy：这是用 Python 进行科学计算的基础包。它支持n维数组和矩阵的计算，还拥有大量的高级数学函数。这是 TensorFlow 所需的必要软件包，因此，使用 pip install tensorflow 时，如果尚未安装 Numpy，它将被自动安装。
Matplolib：这是 Python 2D 绘图库。使用它可以只用几行代码创建各类图，包括直方、条形图、错误图、散点图和功率谱等。它可以使用 pip 进行安装：
OS：这包括在基本的 Python 安装中。它提供了一种使用操作系统相关功能（如读取、写入及更改文件和目录）的简单便携方式。
Pandas：这提供了各种数据结构和数据分析工具。使用 Pandas，您可以在内存数据结构和不同格式之间读取和写入数据。可以读取 .csv 和文本文件。可以使用 pip install 或 conda install 进行安装。
Seaborn：这是一个建立在 Matplotlib 上的专门的统计数据可视化工具。
H5fs：H5fs 是能够在 HDFS（分层数据格式文件系统）上运行的 Linux 文件系统（也包括其他带有 FUSE 实现的操作系统，如 macOS X）。
PythonMagick：这是 ImageMagick 库的 Python 绑定。它是一个显示、转换和编辑光栅图像及矢量图像文件的库。它支持超过 200 个图像文件格式。它可以使用 ImageMagick 提供的源代码来安装。某些 .whl 格式也可用 pip install(http://www.lfd.uci.edu/%7Egohlke/pythonlibs/#pythonmagick) 来安装。
TFlearn：TFlearn 是一个建立在 TensorFlow 之上的模块化和透明的深度学习库。它为 TensorFlow 提供更高级别的 API，以促进和加速实验。它目前支持最近的大多数深度学习模型，如卷积、LSTM、BatchNorm、BiRNN、PReLU、残差网络和生成网络。它只适用于TensorFlow 1.0 或更高版本。请使用 pip install tflearn 安装。
Keras：Keras 也是神经网络的高级 API，它使用 TensorFlow 作为其后端。它可以运行在 Theano 和 CNTK 之上。添加图层只需要一行代码，非常用户友好，可以使用 pip install keras 来安装。