神经网络与深度学习——TensorFlow2.0实战(笔记)(二)(安装TensorFlow2.0)
創(chuàng)建環(huán)境并激活
conda create --name tensorflow2.0 python==3.7
activate tensorflow2.0
安裝相關(guān)軟件包(conda命令或pip命令2選1)
conda install numpy matplotlib PIL scikit-learn pandas
pip install numpy matplotlib Pillow scikit-learn pandas -i
(以上安裝包介紹
Matplotlib 是 Python 的繪圖庫。 它可與 NumPy 一起使用,提供了一種有效的 MatLab 開源替代方案。 它也可以和圖形工具包一起使用,如 PyQt 和 wxPython
Pillow 是 PIL 的替代版本,PIL 軟件包提供了基本的圖像處理功能,如:改變圖像大小,旋轉(zhuǎn)圖像,圖像格式轉(zhuǎn)換,色場空間轉(zhuǎn)換,圖像增強(qiáng),直方圖處理,插值和濾波等等。
Scikit-learn(以前稱為scikits.learn,也稱為sklearn)是針對Python 編程語言的免費(fèi)軟件機(jī)器學(xué)習(xí)庫 [1]? 。它具有各種分類,回歸和聚類算法,包括支持向量機(jī),隨機(jī)森林,梯度提升,k均值和DBSCAN,并且旨在與Python數(shù)值科學(xué)圖書館NumPy和SciPy。
使用Pandas,無論數(shù)據(jù)來源如何 - 加載,準(zhǔn)備,操作,建模和分析,我們都可以完成數(shù)據(jù)處理和分析中的五個(gè)典型步驟。
)
安裝TensorFlow2.0
pip install tensorflow -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
測試TensorFlow2.0
在命令行中輸入python,打開python交互模式
輸入代碼:import tensorflow
我們會(huì)在之后回發(fā)現(xiàn),引入時(shí)會(huì)有警告彈出,那是因?yàn)槭褂眯碌腡ensorflow 2.1版本,默認(rèn)的tensorflow pip包含tensorflow的CPU和GPU版本,在以前的tensorflow版本中,找不到CUDA庫會(huì)發(fā)出一個(gè)錯(cuò)誤,并引發(fā)一個(gè)異常,而現(xiàn)在這個(gè)庫會(huì)自動(dòng)搜索正確的CUDA版本,如果找不到它,就會(huì)發(fā)出警告(W代表警告,錯(cuò)誤是E(或F代表致命錯(cuò)誤),并返回到CPU模式,再次運(yùn)行即可但是如果GPU較好的學(xué)者,可以安裝GPU運(yùn)行庫
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總結(jié)
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