神经网络与深度学习——TensorFlow2.0实战(笔记)(二)(安装TensorFlow2.0)
创建环境并激活
conda create --name tensorflow2.0 python==3.7
activate tensorflow2.0
安装相关软件包(conda命令或pip命令2选1)
conda install numpy matplotlib PIL scikit-learn pandas
pip install numpy matplotlib Pillow scikit-learn pandas -i
(以上安装包介绍
Matplotlib 是 Python 的绘图库。 它可与 NumPy 一起使用,提供了一种有效的 MatLab 开源替代方案。 它也可以和图形工具包一起使用,如 PyQt 和 wxPython
Pillow 是 PIL 的替代版本,PIL 软件包提供了基本的图像处理功能,如:改变图像大小,旋转图像,图像格式转换,色场空间转换,图像增强,直方图处理,插值和滤波等等。
Scikit-learn(以前称为scikits.learn,也称为sklearn)是针对Python 编程语言的免费软件机器学习库 [1] 。它具有各种分类,回归和聚类算法,包括支持向量机,随机森林,梯度提升,k均值和DBSCAN,并且旨在与Python数值科学图书馆NumPy和SciPy。
使用Pandas,无论数据来源如何 - 加载,准备,操作,建模和分析,我们都可以完成数据处理和分析中的五个典型步骤。
)
安装TensorFlow2.0
pip install tensorflow -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
测试TensorFlow2.0
在命令行中输入python,打开python交互模式
输入代码:import tensorflow
我们会在之后回发现,引入时会有警告弹出,那是因为使用新的Tensorflow 2.1版本,默认的tensorflow pip包含tensorflow的CPU和GPU版本,在以前的tensorflow版本中,找不到CUDA库会发出一个错误,并引发一个异常,而现在这个库会自动搜索正确的CUDA版本,如果找不到它,就会发出警告(W代表警告,错误是E(或F代表致命错误),并返回到CPU模式,再次运行即可但是如果GPU较好的学者,可以安装GPU运行库
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