深度学习实战及tensorflow环境配置
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了深度学习实战及tensorflow环境配置相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
深度学习路很长,要想走得远基础一定要牢,希望本文对你有用。
文章目录
- 前言
- 一、pycharm和anaconda的安装
- 二、配环境及运行代码
- 1.遇到无法用pip和conda的情况
- 2.安装库
- 3.安装tensorflow和cudatoolkit
- 4.代码运行
- 总结
前言
重新装了一下系统,重新配置下环境
一、pycharm和anaconda的安装
anaconda的优点个人感觉是能多版本环境兼容,环境切换方便,比如tensorflow2.8 python3.6就不兼容,此时可以快速切换为3.8
anaconda下载地址:
pycharm如果不是很常用前后端开发,社区版已然够用
pycharm下载地址:PyCharm: the Python IDE for Professional Developers by JetBrainshttps://www.jetbrains.com/pycharm/
二、配环境及运行代码
1.遇到无法用pip和conda的情况
报错如下(示例):
pip : 无法将“pip”项识别为 cmdlet、函数、脚本文件或可运行程序的名称。请检查名称的拼写,如果包括路径,请确保路径正确,然后再试一次。
所在位置 行:1 字符: 1
+ pip install lxml
+ ~~~
+ CategoryInfo : ObjectNotFound: (pip:String) [], CommandNotFoundException
+ FullyQualifiedErrorId : CommandNotFoundException
解决办法:
添加系统变量:
进去后点击新建,变量值为anaconda的scripts的地址:
建立后重启电脑,即可在pycharm中使用pip和conda
2.装库
直接用pip和conda也行,但是有时候会没有这个包。
常见的几个镜像库
豆瓣 :https://pypi.douban.com/simple
LFD:https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/
清华:https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
中科大:https://mirrors.ustc.edu.cn/pypi/web/simple
阿里: https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
官网:https://pypi.org/
以豆瓣为例:
pip install 要装的库名 -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com
3.安装tensorflow和cudatoolkit
1.首先查看电脑cuda版本
2.查看版本对应关系
CUDA版本对应
tensorflow版本对应
keras版本对应
由图可知,笔者457.49,应该装CUAD 11.0的CUDA Toolkit 和tensorflow2.4.0和keras2.4.3
pip install tensorflow==2.4.0 -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com
conda install cudatoolkit=11.0
4.代码运行
目标是将loss值(预测与实际的偏差降到尽可能的低,预测是离散的是分类,连续的是回归)
总结
深度学习路很长,要想走得远基础一定要牢,希望本文对你有用。
以上是关于深度学习实战及tensorflow环境配置的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
《TensorFlow实战Google深度学习框架(第二版)》学习笔记及书评
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