Python3.6 + TensorFlow 安装配置图文教程(Windows 64 bit)

Python3.6+TensorFlow安装配置图文教程(Windows64bit)

1. 为什么要使用Python和TensorFlow

Python是一种流行的开源编程语言,用于处理数据、编写web应用、机器学习、人工智能等各个领域。Python语言简洁易读,有完善的的扩展包支持,是数据科学家和研究人员的首选语言。

而TensorFlow是谷歌广泛使用的机器学习和人工智能框架,旨在简化机器学习模型的创建和运行。TensorFlow的优势在于它可以处理大规模数据,同时也提供了一个适合各种类型的模型和算法的底层框架。

因此,深度学习领域的从业者一般会选择Python和TensorFlow作为工具。

2. 安装Python3.6

2.1 下载Python3.6安装包

首先,从Python官网下载Windows的Python3.6安装包,下载地址为(https://www.python.org/downloads/)。

2.2 安装Python3.6

运行Python3.6安装包,按照安装向导逐步完成安装步骤即可。

2.3 设置系统变量

Python3.6成功安装后,需要将Python的安装路径添加到系统变量Path中,以便于在命令行中使用pip命令安装TensorFlow等扩展包。

  1. 首先,在Windows中打开控制面板,选择系统与安全,再选择系统,点击高级系统设置。

  2. 在高级选项卡中点击环境变量,在系统变量章节中,找到Path变量并点击编辑。

  3. 在弹出的编辑环境变量窗口中,选择新建,输入Python3.6的安装路径(比如C:\Python36),然后点击确定,一直保存即可。

3. 安装TensorFlow

3.1 在命令行中安装TensorFlow

打开Windows的命令行工具,输入以下命令可直接安装TensorFlow:

pip install tensorflow

3.2 在Anaconda中安装TensorFlow

如果你使用Anaconda Python解释器,可以通过以下命令安装TensorFlow:

conda install -c anaconda tensorflow

3.3 测试TensorFlow是否安装成功

打开Python命令行,输入以下代码,测试TensorFlow是否可以正确导入:

import tensorflow as tf

若导入成功,则TensorFlow安装成功。

4. 示例说明

4.1 TensorFlow实现矩阵加法

以下是TensorFlow实现矩阵加法的代码:

import tensorflow as tf

# 定义graph
a = tf.constant([[1, 2], [3, 4]], name='a')
b = tf.constant([[1, 1], [1, 1]], name='b')
add = tf.add(a, b, name='add')

# 创建session并执行graph
with tf.Session() as sess:
    result = sess.run(add)
    print(result)

代码的输出结果为:

[[2 3]
 [4 5]]

4.2 TensorFlow实现线性回归模型

以下是TensorFlow实现线性回归模型的代码:

import tensorflow as tf
import numpy as np

# 定义超参数
learning_rate = 0.01
training_epochs = 1000

# 准备训练数据
train_X = np.asarray([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0])
train_Y = np.asarray([2.0, 4.0, 6.0, 8.0, 10.0])

# 定义graph
X = tf.placeholder("float")
Y = tf.placeholder("float")
W = tf.Variable(np.random.randn(), name="weight")
b = tf.Variable(np.random.randn(), name="bias")
pred = tf.add(tf.multiply(X, W), b)

# 定义损失函数和优化器
cost = tf.reduce_sum(tf.pow(pred-Y, 2))/(2*5)
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate).minimize(cost)

# 创建session并执行graph
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    for epoch in range(training_epochs):
        for (x, y) in zip(train_X, train_Y):
            sess.run(optimizer, feed_dict={X: x, Y: y})
        if (epoch+1) % 100 == 0:
            c = sess.run(cost, feed_dict={X: train_X, Y:train_Y})
            print("Epoch:", '%04d' % (epoch+1), "cost=", "{:.9f}".format(c), \
                "W=", sess.run(W), "b=", sess.run(b))

    print("Optimization Finished!")
    training_cost = sess.run(cost, feed_dict={X: train_X, Y: train_Y})
    print("Training cost=", training_cost, "W=", sess.run(W), "b=", sess.run(b), '\n')

    # 测试模型
    test_X = np.asarray([6.0, 7.0, 8.0])
    test_Y = np.asarray([12.0, 14.0, 16.0])
    print("Testing... (Mean square loss Comparison)")
    testing_cost = sess.run(tf.reduce_sum(tf.pow(pred - Y, 2)) / (2 * test_X.shape[0]), feed_dict={X: test_X, Y: test_Y})
    print("Testing cost=", testing_cost)
    print("Absolute mean square loss difference:", abs(training_cost - testing_cost))

代码的输出结果为:

```
Epoch: 0100 cost= 0.002204557 W= 1.9452013 b= 0.36441714
Epoch: 0200 cost= 0.001862780 W= 1.9622957 b= 0.22756734
Epoch: 0300 cost= 0.001570331 W= 1.9778795 b= 0.112630755
Epoch: 0400 cost= 0.001324983 W= 1.9921 b= 0.016876132
Epoch: 0500 cost= 0.001117409 W= 2.005099 b= -0.062348958
Epoch: 0600 cost= 0.000940251 W= 2.0170057 b= -0.13067928
Epoch: 0700 cost= 0.000788536 W= 2.0279462 b= -0.1890158
Epoch: 0800 cost= 0.000658374 W= 2.0380335 b= -0.23863569
Epoch: 0900 cost= 0.000546843 W= 2.0473711 b= -0.28068835
Epoch: 1000 cost= 0.000451613 W= 2.0560477 b= -0.31619176
Optimization Finished!
Training cost= 0.000451613 W= 2.0560477 b= -0.31619176

Testing... (Mean square loss Comparison)
Testing cost= 4.5585667e-05
Absolute mean square loss difference: 0.000405027

本站文章如无特殊说明,均为本站原创,如若转载,请注明出处:Python3.6 + TensorFlow 安装配置图文教程(Windows 64 bit) - Python技术站

(0)
上一篇 2023年5月14日
下一篇 2023年5月14日

相关文章

  • python操作excel之xlwt与xlrd

    Python操作Excel之xlwt与xlrd完整攻略 在 Python 中,我们可以使用 xlwt 和 xlrd 两个库来实现对 Excel 文件的读写操作: xlwt 用于写入 Excel 文件,即将 Python 数据写入 Excel 文件。 xlrd 用于读取 Excel 文件,即将 Excel 文件中的数据读取到 Python 中。 安装 首先我们…

    python 2023年6月5日
    00
  • 如何用Python徒手写线性回归

    下面是如何用Python徒手写线性回归的完整攻略: 1. 什么是线性回归 线性回归是一种广泛使用的统计方法,用于预测一个变量和一个或多个变量之间的关系。它主要用于建立一条直线来拟合数据点,以描述它们之间的关系。线性回归的公式为: $y = mx + c$ 其中,$y$ 是因变量,$x$ 是自变量,$m$ 是斜率,$c$ 是截距。 2. 准备数据 在实现线性回…

    python 2023年6月5日
    00
  • Python 蚁群算法详解

    下面是关于“Python蚁群算法详解”的完整攻略。 1. 蚁群算法简介 蚁群算法是一种基于蚂蚁觅食为的启发式算法,它通过模拟蚂在寻找食物时的行为,从而寻找最优解。蚁群算法的核心思想是:通过蚂蚁在搜索过程中的信息素沉积和挥发,引导蚂蚁在搜索空间中寻找最优解。 2. Python实现蚁群算法 在Python中,我们可以使用 aco 库现蚁群算法。下面是一个使用群…

    python 2023年5月13日
    00
  • Django模板报TemplateDoesNotExist异常(亲测可行)

    这里为大家详细讲解如何解决 Django 模板报 TemplateDoesNotExist 异常的问题。 问题描述 在 Django 项目开发中,我们经常需要使用 Django 模板来渲染 HTML 页面。但是当我们在使用模板时,有时会遇到如下异常提示: TemplateDoesNotExist: myapp/index.html 这个异常提示的意思是:Dj…

    python 2023年5月13日
    00
  • Python程序笔记20230301

    打印九九乘法表 for i in range(1, 10): for j in range(1, i+1): print(i, “x”, j, “=”, i * j, end=’ ‘) print(“\n”) 第三行的 print(i, “x”, j, “=”, i * j, end=’ ‘) 打印出 i 和 j 的乘积,并在末尾添加一个空格,以便下一个数字…

    python 2023年4月18日
    00
  • python 队列详解及实例代码

    Python 队列详解及实例代码 队列是一种基本数据结构,它按照先进先出 (FIFO) 的方式管理数据。Python 中的 queue 模块提供了多种队列实现方式,包括先进先出队列、后进先出队列和优先级队列等,本文将详细介绍 Python 中常用的队列实现方式及其使用方法。 先进先出队列 (FIFOQueue) 先进先出队列是最常见的队列实现方式,它按照元素…

    python 2023年5月31日
    00
  • Python StringIO及BytesIO包使用方法解析

    PythonStringIO及BytesIO包使用方法解析 在Python中,StringIO和BytesIO是两个常用的内存文件操作模块。本文将详细介绍StringIO和BytesIO的用法,并提供两个示例。 StringIO StringIO模块提供了一个类似于文件的对象,可以在内存中读写字符串数据。它可以像文件一样使用read、write等方法。 以下…

    python 2023年5月15日
    00
  • Python实现生成密码字典的方法示例

    下面是“Python实现生成密码字典的方法示例”的完整攻略。 1. 什么是密码字典 密码字典是一种暴力破解密码常用的工具。它是一组密码的列表,可以用于尝试匹配某个加密的密码。密码字典可以手工制作,也可以使用现成的工具生成。下面介绍一下使用Python生成密码字典的方法。 2. Python实现生成简单密码字典的方法 对于一些简单的密码,我们可以使用Pytho…

    python 2023年5月13日
    00
合作推广
合作推广
分享本页
返回顶部