tensorflow CycleGAN, Anaconda 3, tensorflow learn, and keras are essential tools for

前言：

习惯新事物的新手总是会对它的独特之处产生浓厚兴趣。最近看完一些TensorFlow教程后,他/她希望找到相关实例来进一步探索。于是他/她转向GitHub平台,并查阅了一系列基于主流网络架构设计的实例,其中许多都展示了深度学习的强大能力。本文旨在介绍生成对抗网络（GAN）在实际应用中的一个典型实例,具体实现代码及数据集将在下文部分提供

整理本文的目的还有一个：最初依靠 Anaconda 2（Python 2.7）配置了 TensorFlow 和其他相关插件或框架。恰好本文案例要求依赖于 Python 3.6，在同一 Ubuntu 系统上安装了 Anaconda 3，并按照 Python 3.6 配置了 TensorFlow-GPU 版本、TFLearn 和 keras 等深度学习工具包。在此基础上整理并记录整个开发流程。

本文主要内容如下所示：

1）安装 anaconda3（同一个 ubuntu 系统下可同时安装 anaconda2 和 anaconda3）

2）基于 anaconda3（pip）安装 tensorflow、tflearn、keras

3）实践案例：CycleGAN

4）分享 ubuntu 版本的 anaconda2 和 anaconda3 安装包（最近官网比较不好下载）

Reference：

github地址：<https: