本文介绍在win10中安装tensorflow的步骤:
1、安装anaconda3
2、新建conda环境变量,可建多个环境在内部安装多个tensorflow版本,1.x和2.x版本功能差别太大,代码也很大区别
3、环境中安装python和fensorflow
4、用tensorflow运行一段测试程序
安装anaconda下载地址(清华镜像):
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/选择最新版本
开始安装anaconda
选择安装位置
勾选后,点击 install
等待一段时间
安装完成,直接退出
安装好anaconda以后,打开cmd输入conda --version”
----->得到conda 4.7.12,安装成功
anaconda3就安装好了
开始安装tensorflow
国外原地址下载太慢,这里设置国内镜像源,否则特别慢。。。。:
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes
我们先安装tensorflow2.0版本创建新的环境tensorflow2,输入: conda create -n tensorflow2 python=3.7
输入 y
开始自动下载文件(可以看到下载的Python版本为3.7.6版本,文件目录在E:\anaconda3\envs中,后面配置时会用到),
激活刚才创建的环境,输入 : activate tensorflow2
然后就开始安装TensorFlow,输入: pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow==2.0.0-beta1
接下来自动安装好了,出现下面提示就安装好了,哈哈!
python的版本不一样,运行环境也不一样,如果还要安装1.x版本,(这里安装tensorflow1.9.0版本),再次进入cmd中
创建新的1.x版本环境
输入 :conda create -n tensorflow1 python=3.6 激活新环境
输入 : activate tensorflow1 安装TensorFlow
输入: pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow==1.9.0
安装过程中,如需pip9.0.1升级pip20:
输入 python -m pip install --upgrade pip -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
运行tensorflow
既然fensorflow安装好了,我现在用pycharm打开运行一段代码,首先配置pycharm
打开设置–项目–项目编辑器–点击Add
按下面步骤,设置环境就ok了
我们设置一个新环境,将环境再改为刚安装好的tensorflow1.9.0的版本,测试运行一个小程序。
# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Mon Nov 19 19:33:03 2018 @author: KUMA """ import numpy as np import tensorflow as tf import os os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0' class LinearSep: def __init__(self): self.n_train = 10 self.n_test = 50 self.x_train, self.y_train, self.x_test, self.y_test = self._gene_data() def _gene_data(self): x = np.random.uniform(-1, 1, [self.n_train, 2]) y = (x[:, 1] > x[:, 0]).astype(np.int32) x += np.random.randn(self.n_train, 2) * 0.05 x_test = np.random.uniform(-1, 1, [self.n_test, 2]) y_test = (x_test[:, 1] > x_test[:, 0]).astype(np.int32) return x, y, x_test, y_test # 随机生成数据 dataset = LinearSep() X_train, Y_train = dataset.x_train, dataset.y_train print(Y_train) Y_train = np.eye(2)[Y_train] X_test, Y_test = dataset.x_test, dataset.y_test Y_test = np.eye(2)[Y_test] x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 2], name='input') y = tf.placeholder(tf.float32, [None, 2], name='output') w1 = tf.get_variable(name='w_fc1', shape=[2, 20], dtype=tf.float32) b1 = tf.get_variable(name='b_fc1', shape=[20], dtype=tf.float32) out = tf.matmul(x, w1) + b1 out = tf.nn.relu(out) w2 = tf.get_variable(name='w_fc2', shape=[20, 2], dtype=tf.float32) b2 = tf.get_variable(name='b_fc2', shape=[2], dtype=tf.float32) out = tf.matmul(out, w2) + b2 out = tf.nn.softmax(out) # cross entropy 损失函数 loss = -tf.reduce_mean(tf.reduce_sum(y * tf.log(out + 1e-8), axis=1), axis=0) # 准确率 correct_pred = tf.equal(tf.argmax(y, axis=1), tf.argmax(out, axis=1)) accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_pred, tf.float32)) # 定义优化器 train_op = tf.train.AdamOptimizer(1e-3).minimize(loss) # 1e-3 是学习律 # 初始化网络 # BATCH_SIZE = 128 EPOCH = 7000 # 优化次数 sess = tf.Session() sess.run(tf.global_variables_initializer()) for ep in range(EPOCH): sess.run(train_op, feed_dict={x: X_train, y: Y_train}) loss_train, acc_train = sess.run([loss, accuracy], feed_dict={x: X_train, y: Y_train}) acc_test, pre_test = sess.run([accuracy, correct_pred], feed_dict={x: X_test, y: Y_test}) if ep % 1000 == 0: print(ep, loss_train, acc_train, acc_test) print(Y_test.shape) test_pre = sess.run(out, feed_dict={x: X_test, y: Y_test}) print(len(test_pre)) mask = np.argmax(test_pre, axis=1) print(mask) mask_0 = np.where(mask == 0) mask_1 = np.where(mask == 1) X_0 = X_train[mask_0] X_1 = X_train[mask_1] print(X_0)
结果如下:
`[1 0 1 0 1 1 1 0 1 1] T:\src\github\tensorflow\tensorflow\core\platform\cpu_feature_guard.cc:141] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2
0 0.81077516 0.1 0.34 (50, 2) 1000 0.013808459 1.0 0.82 (50, 2) 2000 0.0025899492 1.0 0.82 (50, 2) 3000 0.00088921207 1.0 0.82 (50, 2) 4000 0.00038405406 1.0 0.82 (50, 2) 5000 0.0001859894 1.0 0.82 (50, 2) 6000 8.420033e-05 1.0 0.82 (50, 2) 50 [0 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 0 1 0 0 1 1 0 1 1 0 0 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 0 1 0 0 1 1 0 1 1 1]`
其中出现 Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2 这个没问题,可以忽略,能正常运行出结果。
总结
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稳了!魔兽国服回归的3条重磅消息!官宣时间再确认!
昨天有一位朋友在大神群里分享,自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址,com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后,确实是网易的网址,也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情,因为以前都没有出现这样的情况,现在突然提示跳转到国服战网的网址,是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢?
更新日志
- 张惠妹《ThePowerOfA-Mei》2018[SACD/ISO]
- 陈珊妮.2013-低调人生2CD【和气音乐】【WAV+CUE】
- 群星.2000-超级BAND.BAND.BAND【滚石】【WAV+CUE】
- 许志安.2002-On.Show演唱会2CD(2024环球红馆40复刻系列)【环球】【WAV+CUE】
- 蔡琴-哈利路亚2016[SACD/ISO]
- 陈随意2011-今生只为你[豪记][WAV+CUE]
- 陈随意2008-爱的总铺师[美华][WAV+CUE]
- 裘德《一棵树所创造的》[320K/MP3][56.21MB]
- 裘德《一棵树所创造的》[24bit 48kHz][FLAC/分轨][355.1MB]
- 卓依娜姆《美人谋 网剧影视原声带》[320K/MP3][48.29MB]
- 张星特.2024-流绪呢喃【中视鸣达】【FLAC分轨】
- 邓紫棋.2010-MYSECRET【蜂鸟音乐】【WAV+CUE】
- 江惠仪.2011-感謝您【禾广娱乐】【FLAC分轨】
- 韩红2005-精选[首版][WAV+CUE]
- 张敬轩.2004-A.M/P.M【几何文化】【WAV+CUE】