TensorFlow使用初探

第一部分:环境的准备

1、配置Anaconda2(Python2)和Anaconda3(Python3)共存的环境

A、直接安装Anaconda2(Python2)即可,不需要在安装Anaconda3(Python3),而是直接通过创建Python2和Python3的环境。

B、创建环境的命令:conda create -n python3 python=3.6

2、使用如下命令切入到Anaconda(Python3)的环境

激活python3的环境,命令为:activate python3

退出python3的环境,命令为:deactivate

注解:其中python3为D:\Anaconda2\envs\python3路径下,python3文件夹的名称。

3、安装Tensorflow,命令为:pip install --upgrade

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/tensorflow/windows/cpu/tensorflow-1.2.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl

注解:安装的时候可能有相关的错误提示,比如pip版本比较低,安装提示更新相应的插件即可,更新pip插件命令:python -m pip install --upgrade pip

4、安装过程中遇到错误信息,一般都是其它版本的插件太低引起的,解决版本,将版本升级,之后重新运行第3步骤的安装操作,问题就全部解决,安装成功后的截图如下所示。

参考资料(Windows下Anaconda2(Python2)和Anaconda3(Python3)的共存):

http://blog.csdn.net/infin1te/article/details/50445217

 

第二部分:其它步骤的相关操作

1、更新最新版本的TensorFlow版本

命令为:pip install --upgrade tensorFlow

2、卸载TensorFlow

命令为:pip uninstall tensorflow

其它资料可以参考(TensorFlow的两种不同安装方法(亲测有效)):

http://blog.csdn.net/u014516389/article/details/72818155

 

第三部分:用TensorFlow编写一个简单的线性回归实例

# -*- coding:utf-8 -*-
#
导入依赖库
import numpy as np # Python数值计算库
import tensorflow as tf  #导入tensorflow

##构造数据##
x_data=np.random.rand(100).astype(np.float32) #随机生成100个类型为float32的值
y_data=x_data*0.1+0.3  #定义方程式y=x_data*A+B

##建立TensorFlow神经计算结构##
weight=tf.Variable(tf.random_uniform([1],-1.0,1.0))
biases=tf.Variable(tf.zeros([1]))
y=weight*x_data+biases

loss=tf.reduce_mean(tf.square(y-y_data))  #判断与正确值的差距
optimizer=tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5) #根据差距进行反向传播修正参数
train=optimizer.minimize(loss) #建立训练器

init=tf.initialize_all_variables() #初始化TensorFlow训练结构
sess=tf.Session()  #建立TensorFlow训练会话
sess.run(init)     #将训练结构装载到会话中

for  step in range(400): #循环训练400次
sess.run(train)  #使用训练器根据训练结构进行训练
if  step%40==0:  #每40次打印一次训练结果
print(step,sess.run(weight),sess.run(biases)) #训练次数,A值,B值

运行结果:

0 [-0.41572672] [ 0.71097648]

40 [ 0.06218186] [ 0.31828639]

80 [ 0.09753013] [ 0.30119428]

120 [ 0.09983869] [ 0.300078]

160 [ 0.09998946] [ 0.30000511]

200 [ 0.09999931] [ 0.30000034]

240 [ 0.0999999] [ 0.30000007]

280 [ 0.0999999] [ 0.30000007]

320 [ 0.0999999] [ 0.30000007]

360 [ 0.0999999] [ 0.30000007]

源码地址:E:\tensorflow_study_20171006\TensorFlow_study\example\linearRegression.py

TensorFlow源码本地阅读路径:E:\tensorflow_study_20171006\tensorflow_source\tensorflow-master

参考资料:http://blog.csdn.net/DilemmaVF/article/details/66476862

 

第四部分:安装时候遇到的问题及解决方案

问题一Cannot remove entries from nonexistent file d:\anaconda2\envs\python3\lib\site-packages\easy-install.pth

解决方案:tensorflow要求29.0.1,当前版本为27.2.0,在更新setuptools版本的时候又找不到easy-install.pth,导致更新失败。

运行命令:pip install --upgrade --ignore-installed setuptools

参考网址:http://blog.csdn.net/fool_frog/article/details/53422460

 

 

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