两种开源聊天机器人的性能测试（二）——基于tensorflow的chatbot_chatbot开源

      这次测试的操作系统依然是Ubuntu14.04(64位)。

      开源项目链接：https://github.com/dennybritz/chatbot-retrieval/

      它实现一个检索式的机器人。采用检索式架构，有预定好的语料答复库。检索式模型的输入是上下文潜在的答复。模型输出对这些答复的打分，选择最高分的答案作为回复。

      下面进入正题。

      1.环境配置

      首先此项目需要的基本条件是使用Python3(我用的是Python3.4)，tensorflow版本为0.11.0。关于Python这里不多说，网上很多修改Python默认值的文章。后续内容我都将采用python3或者pip3指令，在Python3下进行操作。tensorflow在我测试时，过低版本或者新版本都会出现一些问题，所以建议和我采用一样的版本（因为我的电脑是AMD的显卡，所以我没有选择GPU版本的tensorflow，有条件的可以选择）。如果不是可以采用以下命令修改：

sudo pip3 uninstall tensorflow

sudo pip3 install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.11.0-cp34-cp34m-linux_x86_64.whl

      好了，最基本的条件准备好了。

      下面我们将安装一系列的依赖包，因为里面依赖关系比较复杂，所以需要注意一下先后顺序。我们在命令行中依次输入以下指令：

sudo apt-get upgrade python3-pip

sudo pip3 install numpy scipy scikit-learn pandas pillow jupyter

sudo pip3 install backports.weakref==1.0rc1

sudo apt-get build-dep Python-imaging

sudo pip3 install tflearn

      到这里，我们的环境基本配置好了，但是因为我是在配置过程中一个一个去解决的这些问题，中间碰到的问题也比较多，这是重新整理过的，每个人的环境也都有所差异，我也不能确保这样就完全正确。一般这里面碰到问题无非就是两种，一是缺包，二是tensorflow版本的问题，往这两方面考虑就可以解决。

      最后，检查一下这些工具是否都安装，我们开始导入数据。

      首先执行git clone https://github.com/dennybritz/chatbot-retrieval/

      然后到此链接