tensorflow 2.0の最新版(2.4.1)設置渡辺淳一

Tensorflow 2.4.1

tensorflow简介

下の写真を載せた当面の流行の深学習の枠組み、そこからtensorflowのリードがはっきりと见える、

anacondaインストール

ホームページアドレスをダウンロード

  • Products — Individual Edition
    選択製品個人の発行版

  • クリックDownload一番下にふり、ダウンロード相応のバージョン(現在はほとんど64位パソコン)


このホームページのダウンロードファイルのスピードも速い

  • ダウンロード完成後の設置をクリック
  • 普通のプログラムをインストールと同じように、全部選択を黙認ばよい。注意デキストリンpython3.8に添加する環境変数

  • c盘を作るのは非新しいリスト

  • できるここが最初であって(add…

  • 必要上未デキストリン初选项場合は、手動配置環境変数

成功の設置後、メニューが多いからanaconda3関連のコンポーネント

インストール完成anaconda、環境の変数のテストを

  • 入ってcmd命令の窓口
  1. 検証anaconda設置環境か成功
    conda --version

  1. 検出された現在どんな環境変数
    conda info --envs


ように成功した

我々が下の命令を通じて查看anacondaはどのかばんを取り付けた。

入力はanaconda prompt命令インタフェース:
conda list

取り付けて見られるnumpysympyなど、常用のバッグ。

完成第一歩おめでとう

Pycharm &Tensorflow

次の配置

  • 新築Project
  • File-Setting–Project Interpreter選択tensorflow下のpythonタプリタ


配置投げ込むを走る一helloworld

import tensorflow as tf
#查看tensorflow版本
print(tf.__version__)

Hello world

  • インストールしてみてくださいHello worldインターネットのコードを参考にし、
import tensorflow as tf

#创建一个Tensor字符串常量
hello = tf.constant("hello world ")
print(hello)
  • 運行結果

tf.Tensor(b'hello world', shape=(), dtype=string)

  • ハロー訪問中のつづり、うまい必要numpy ()
#调用numpy(),来访问一个Tensor(张量)值
print(hello.numpy())

バイトを通じて型つづりとテキスト型つづり同士コード encode() 和 デコード decode()相互に転換。

#调用decode()デコード,默认为utf-8デコード
print(hello.numpy().decode())

運行の結果は、
hello

具体的にはブログを参照

兼用2.0と1.0バージョンを変えなければ、import有
import tensorflow.compat.v1 as tf




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