win10下tensorflow和matplotlib安装教程

下面是“win10下tensorflow和matplotlib安装教程”的完整攻略:

安装Anaconda

首先要安装Anaconda,Anaconda是一个集成了Python和许多常用库的环境。可以从官网下载安装,并根据安装向导进行操作。

创建虚拟环境

Anaconda的优势在于可以创建虚拟环境,这个虚拟环境可以独立于其它环境运作。可以使用以下命令创建一个新的虚拟环境:

conda create -n myenv python=3.7

注意,上述命令中myenv是虚拟环境的名称,而python=3.7指明了Python版本。

激活虚拟环境

创建完虚拟环境后,需要激活该环境。可以使用以下命令激活该环境:

conda activate myenv

激活完虚拟环境后,就可以在里面安装TensorFlow和Matplotlib了。

安装TensorFlow

在激活虚拟环境后,可以使用以下命令安装TensorFlow:

pip install tensorflow

上述命令会自动安装最新版本的TensorFlow,如果想要安装指定版本的TensorFlow,则可以使用以下命令:

pip install tensorflow==1.14

安装Matplotlib

在激活虚拟环境后,可以使用以下命令安装Matplotlib:

pip install matplotlib

安装完成后,就可以在Python代码中使用Matplotlib了。

示例1:TensorFlow

以下是一个使用TensorFlow训练线性回归模型的示例代码:

import tensorflow as tf
import numpy as np

# 准备训练数据
x_data = np.random.rand(100).astype(np.float32)
y_data = x_data * 0.1 + 0.3

# 构建图
W = tf.Variable(tf.random_uniform([1], -1.0, 1.0))
b = tf.Variable(tf.zeros([1]))
y = W * x_data + b
loss = tf.reduce_mean(tf.square(y - y_data))
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5)
train = optimizer.minimize(loss)

# 训练模型
init = tf.global_variables_initializer()
sess = tf.Session()
sess.run(init)
for step in range(201):
    sess.run(train)
    if step % 20 == 0:
        print(step, sess.run(W), sess.run(b))

sess.close()

以上代码会训练一个简单的线性回归模型,并输出训练结果。编写完上述代码后,可以直接在命令行中运行该代码。

示例2:Matplotlib

以下是一个使用Matplotlib绘制函数图像的示例代码:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 准备数据
x = np.linspace(-np.pi, np.pi, 256, endpoint=True)
c, s = np.cos(x), np.sin(x)

# 绘制图像
plt.figure(figsize=(8, 6), dpi=80)
plt.plot(x, c, color="blue", linewidth=2.5, linestyle="-", label="cosine")
plt.plot(x, s, color="red", linewidth=2.5, linestyle="-", label="sine")

# 设置图形范围
plt.xlim(x.min() * 1.1, x.max() * 1.1)
plt.ylim(c.min() * 1.1, c.max() * 1.1)

# 设置坐标轴上的标签
plt.xticks([-np.pi, -np.pi/2, 0, np.pi/2, np.pi],
           [r'$-\pi$', r'$-\pi/2$', r'$0$', r'$\pi/2$', r'$\pi$'])
plt.yticks([-1, 0, 1], [r'$-1$', r'$0$', r'$+1$'])

# 调整边框
ax = plt.gca()
ax.spines["right"].set_color("none")
ax.spines["top"].set_color("none")
ax.xaxis.set_ticks_position("bottom")
ax.spines["bottom"].set_position(("data", 0))
ax.yaxis.set_ticks_position("left")
ax.spines["left"].set_position(("data", 0))

# 绘制图例
plt.legend(loc="upper left", frameon=False)

# 显示图形
plt.show()

以上代码会绘制函数$y=\sin(x)$和$y=\cos(x)$的图像。编写完上述代码后,可以直接在命令行中运行该代码,就可以看到Matplotlib绘制的图像了。

希望以上内容对您有所帮助。

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:win10下tensorflow和matplotlib安装教程 - Python技术站

(0)
上一篇 2023年5月18日
下一篇 2023年5月18日

相关文章

  • tensorflow(十三):数据统计( tf.norm、 tf.reduce_min/max、 tf.argmax/argmin、 tf.equal、 tf.unique)

    一、范数    tf.norm()张量的范数(向量范数)         二. tf.reduce_min/max/mean():求均值,最大值,最小值                  

    tensorflow 2023年4月7日
    00
  • Python TensorFlow深度学习回归代码:DNNRegressor

    本文介绍基于Python语言中TensorFlow的tf.estimator接口,实现深度学习神经网络回归的具体方法~   本文介绍基于Python语言中TensorFlow的tf.estimator接口,实现深度学习神经网络回归的具体方法。 目录 1 写在前面 2 代码分解介绍 2.1 准备工作 2.2 参数配置 2.3 原有模型删除 2.4 数据导入与数…

    tensorflow 2023年4月5日
    00
  • Tensorflow使用GPU训练

    确认显卡驱动正确安装: (notebook) [wuhf@aps ~]$ nvidia-smi Thu Aug 20 18:07:33 2020 +—————————————————————————–+ | NVIDIA-SMI 430.50 Driver …

    tensorflow 2023年4月5日
    00
  • TensorFlow(1):使用docker镜像搭建TensorFlow环境

    TensorFlow 随着AlphaGo的胜利也火了起来。 google又一次成为大家膜拜的大神了。google大神在引导这机器学习的方向。 同时docker 也是一个非常好的工具,大大的方便了开发环境的构建,之前需要配置安装。 看各种文档,现在只要一个 pull 一个 run 就可以把环境弄好了。 同时如果有写地方需要个性化定制,直接在docker的镜像上…

    2023年4月8日
    00
  • python人工智能tensorflow函数np.random模块使用

    在使用TensorFlow进行人工智能开发时,经常需要使用np.random模块生成随机数。本文将详细讲解如何使用np.random模块生成随机数,并提供两个示例说明。 示例1:生成随机整数 以下是使用np.random.randint()方法生成随机整数的示例代码: import numpy as np # 生成随机整数 rand_int = np.ran…

    tensorflow 2023年5月16日
    00
  • Tensorflow暑期实践——波士顿房价预测(全部代码)

    # coding: utf-8 get_ipython().run_line_magic(‘matplotlib’, ‘notebook’) import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf import tensorflow.contrib.learn as skflow from sklear…

    tensorflow 2023年4月8日
    00
  • 1.2Tensorflow的Session操作

    tf的session #-*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2017/12/21 14:56 # @Author : Z # @Email : S # @File : 1.1session.py #session import tensorflow as tf matrix1=tf.constant([[3,3]]) #1*2列 …

    tensorflow 2023年4月8日
    00
  • 详解算法工程师应该具备哪些工程能力

    详解算法工程师应该具备哪些工程能力 算法工程师是一种非常重要的职业,他们需要具备一定的算法和编程能力,同时还需要具备一定的工程能力。本攻略将详细介绍算法工程师应该具备哪些工程能力,并提供两个示例。 工程能力1:代码规范和可读性 作为算法工程师,编写高质量的代码是非常重要的。因此,他们需要具备良好的代码规范和可读性。以下是一些提高代码规范和可读性的技巧: 使用…

    tensorflow 2023年5月15日
    00
合作推广
合作推广
分享本页
返回顶部