win 10+Anaconda 3(python 3.7)+CPU版TensorFlow

私の最初のブログ
2つの理由で私はこのblogを書くのに時間を費やしたいと思っています.1つは、まじめで勇敢に爱することを追求している私の尊敬する同級生が私にこのような方法で自分のしたことを記録することをお勧めしています.もう1つは、私が困難に直面したとき、皆さんが書いた文章が私の問題解決を大きく助けてくれたので、私が書いた内容も私と同じように迷っている人に助けてほしいと思っています.私の理解はきっと非常に拙劣ではないかもしれませんが、皆さんが指摘して、私たちが共に進歩することを望んでいます.私はあまりレイアウトができないので、まずこのように間に合わせて書きましょう.
質問————

質問1:TensorFlowをインストールする理由

回答:「TensorFlowは比較的高次のマシンラーニングライブラリであり、ユーザーは効率的な実現のためにC++やCUDAコードを書く必要がなく、それを使いやすく設計することができる.また、ニューラルネットワークに限らず、データフローチャートは非常に自由なアルゴリズム表現をサポートしている.もちろん、深い学習以外のマシンラーニングアルゴリズムも簡単に実現できる」『TensorFlow実戦』:黄文堅、唐源.Caffe、Theanoなど、他の学習フレームワークとの違いもありますが、先生がpython環境でTensorFlowでニューラルネットワークを構築して画像認識を学ぶように言われたので(この課題は今まで3ヶ月も勉強しても進展していない)、それを装っています.

質問2:なぜAnacondaというプラットフォームで行うのか?

答え:インストール後の感想です.1.Anacondaはpython環境を備えており、Anacondaではpythonバージョンを任意に切り替えてアンインストールできます(方法は後述します).2.Anacondaはspyderを持っていますが、先入観が主で、私が初めて使ったのはsublimetextなので、emacs、vim、atom、visual、studio code、pycharmなど、新しいタイプの集積開発環境(IDE)を試したくありません.3.ネット上ではいろいろなものがよくて、win 10の中で使ったほうがいいと言っています.

質問3:なぜGPU版を使わなかったのか?

解答:私のwin 10システムのコンピュータ、グラフィックカードはIntelです® Iris™ Graphics 6100(デバイスマネージャ-グラフィックスアダプタ)は、Intelシリーズに属するNVIDIAシリーズではなく、CUDAがサポートされていないためGPUバージョンのTensorFlowがインストールできないため、後退して次のインストールを求めるしかない.

本題に入ります.

Anacondaのインストール:https://www.anaconda.com/download/

三七二十一にかかわらず、最新バージョンを直接インストールし、これまでの最新版は5.3.1で、python 3.7を持参しています.

pythonバージョンの変更:https://blog.csdn.net/weixin_39278265/article/details/82982937

現在TensorFlowはpython 3.6にしかサポートされていないようですので、py 36(任意)という新しい環境を作成し、Anaconda Prompt入力を開きます.conda create -n py36 python=3.6、私は何が好きなのか最新版で最新版を使うことができます.必要に応じて環境の名前とバージョンを変更し、Anaconda Navigatorの左側Enviromentsを開くと、新しく追加された環境が見えます.その後、この新しい構成の環境をアクティブにします.conda activate py36、pythonを入力すると、このバージョンを開くことができます.この環境を終了するには、conda deactivate py36でよい.次に、このpython 3.6環境にTensorFlowをインストールします.

TensorFlowの構築:https://blog.csdn.net/bin_bin_bingo/article/details/79250591#commentBox

清華の倉庫ミラーを入力します(なぜなのか分かりませんが、そうしないとエラーになります):

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes

(https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/)を作成し、tensorflowという名前の環境を作成します.conda create -n tensorflow pip python=3.6同様に、Anaconda Navigatorの左側Enviromentsを開くと新しく追加された環境が見えます.そして、この新しい環境をアクティブにします.activate tensorflow、続いてTensorFlowを構築します.pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow.次に待てばいいです.エラーが発生した場合は、pipバージョンが低すぎるためか、pip --versionpipバージョンを表示し、pip -m pip install -U pippipを更新します.

TensorFlowがインストールされたかどうかをテストする:https://blog.csdn.net/bin_bin_bingo/article/details/79250591#commentBox

Anaconda Promptを開き、tensorflow環境をアクティブにし、pythonを入力してインタラクティブ環境に入り、次のコードを入力します.

importtensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))

実行エラーが発生しない場合は、インストールに成功しました.インストールされているTensorFlowがCPU演算を行うことができるかどうかを検出します.https://blog.csdn.net/bin_bin_bingo/article/details/79250591#commentBoxAnaconda Navigatorの左側Enviromentsを開き、tensorflow環境、installのspyderをクリックし、開いた後に次のコードを入力します.(https://blog.csdn.net/bin_bin_bingo/article/details/79250591)

import tensorflow as tf
import numpy as np
#import keras      keras ，  #    ，      
x=tf.placeholder("float")
y=tf.placeholder("float")
w=tf.Variable([1.0,2.0],name='w')
y_pred=tf.multiply(x,w[0])+w[1]
error=tf.square(y-y_pred)

train_op=tf.train.GradientDescentOptimizer(0.02).minimize(error)
model=tf.initialize_all_variables()

with tf.Session() as session:
    session.run(model)
    for i in range(1000):
        x_value=np.random.rand()
        y_value=x_value*2+6
        session.run([train_op],feed_dict={x:x_value,y:y_value})

    w_value=session.run(w)# get w   
    print ("ax+b,a=%.3f,b=%.3f"%(w_value[0],w_value[1]))

CPU-TensorFlowが正常にインストールされていることを確認します.
これで、こんなに簡単なレイアウトで多くの問題が発生しました.これも私の最後のブログかもしれません.ああ!