tensorflow的安裝環境是linux,具體步驟參考自如下文章,感覺簡單明瞭,配置好tensorflow後安裝komodo ide方便python程式設計。
參考文章:真正從零開始,tensorflow詳細安裝入門**教程!
都裝好後在komodo中新建文件,右上角選擇程式語言為python,拷貝tensorflow的示例**,另存為1.py。
該示例**的功能是生成一些三維資料,並使用平面擬合,**如下:
#coding:utf-8
import tensorflow as tf
import numpy as np
# 使用 numpy 生成假資料(phony data), 總共 100 個點.
x_data = np.float32(np.random
.rand(2, 100)) # 隨機輸入
y_data = np.dot([0.100, 0.200], x_data) + 0.300
# 構造乙個線性模型
# b = tf.variable(tf.zeros([1]))
w = tf.variable(tf.random_uniform([1, 2], -1.0, 1.0))
y = tf.matmul(w, x_data) + b
# 最小化方差
loss = tf.reduce_mean(tf.square(y - y_data))
optimizer = tf.train
.gradientdescentoptimizer(0.5)
train = optimizer.minimize(loss)
# 初始化變數
init = tf.initialize_all_variables()
# 啟** (graph)
sess = tf.session()
sess.run(init)
# 擬合平面
for step in xrange(0, 201):
sess.run(train)
if step % 20 == 0:
print step, sess.run(w), sess.run(b)
# 得到最佳擬合結果 w: [[0.100 0.200]], b: [0.300]
在終端介面進入儲存該**的檔案目錄,然後使用python執行,即可得到顯示結果,具體如下圖:
機器學習 TensorFlow安裝
環境準備 centos 7 python 2.7 root master uname a linux master 3.10.0 229.el7.x86 64 1 smp fri mar 6 11 36 42 utc 2015 x86 64 x86 64 x86 64 gnu linux root ...
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友情提示 如果不是非要用某個環境裡的東西,重新建乙個虛擬環境能最快最有效的解決問題。記錄一下安裝pytorch和tensorflow的艱難歷程 親測新建乙個虛擬環境安裝正確的版本可行,如果版本不正確,也會報錯找不到指定模組,我電腦配置是cuda10.1,cudnn7.5,開始安裝了2.2.0報錯找不...
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