import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt print(tf.__version__) fashion_mnist = tf.keras.datasets.fashion_mnist (train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = fashion_mnist.load_data() class_names = ['T-shirt/top', 'Trouser', 'Pullover', 'Dress', 'Coat','Sa...
为了充分利用TensorFlow的GPU加速功能,推荐安装以下库: NumPy:它是一个Python库,用于数值计算。TensorFlow与NumPy的兼容性最好。 TensorBoard:它是一个可视化工具,可以用来监视和调试TensorFlow程序。 TensorFlow Extended (TFX):它是一个用于机器学习工作流的库,提供了从数据预处理到模型部署的全流程支持。总结:通过以上步...
查看是否报错。 如果报错,就使用conda install 包名(比如numpy) 如果不报错,接着执行 1 a = tf.constant([1.0,2.0,3.0,4.0,5.0,6.0],shape=[2,3],name='a') 2 b = tf.constant([1.0,2.0,3.0,4.0,5.0,6.0],shape=[3,2],name='b') 3 c =tf.matmul(a,b) 4 sess = tf.Session(config=tf....
import tensorflow as tf import numpy as np hello=tf.constant('hhh') sess=tf.Session() print (sess.run(hello)) 如果运行,没有报错,就是表示可以放烟花了。我们可以愉快的开始tensorflow之旅了。 cuda、cudnn资源分享(百度网盘) 链接:https://pan.baidu.com/s/1pYBOe1M2pFHQUAZ8A5uwgw 密码:thji ...
pip install numpy matplotlib Pillow scikit-learn pandas -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 之前如果使用conda命令下载不成功的可以使用这一条再试试 5.安装Tensorflow2.14.0 pip install tensorflow -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple cpu版本安装的很顺利几乎没有出现过什么问题,然后安装...
condauninstallnumpy-base--force 卸载干净之后,安装对应的numpy即可: pipinstallnumpy==xxxx-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 注意:在上述安装或者卸载过程中,conda不行就换pip试试。 下面是一个对应的参考版本: 常用操作命令 安装package:
(1)之前安装的一些库可能会与tensorflow不兼容,例如,我在安装完了之后,之前我安装的numpy的版本的是1.18.3,在import tensorflow时,提示报错我的numpy的版本过高,重新安装1.14.3的版本,问题解决。 (2)一些电脑可能会提示以下警告: Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use...
msys2-conda-epoch-20160418-1 numpy anaconda/cloud/conda-forge/win-64::numpy-1.21.6-py37h2830a78_0 openjpeg anaconda/cloud/conda-forge/win-64::openjpeg-2.5.0-hc9384bd_1 pillow anaconda/cloud/conda-forge/win-64::pillow-9.2.0-py37h42a8222_2 pthread-stubs anaconda/cloud/conda-forge/win-...
import numpy as np x_train = np.random.rand(1000, 784) y_train = np.random.randint(0, 2, size=(1000, 1)) #在GPU上训练模型 model.fit(x_train, y_train, epochs=5, batch_size=32, verbose=1, validation_data=(x_train, y_train)) 在这个示例中,我们首先创建了一个简单的神经网络模型...
importnumpyasnp # 加载数据集 fashion_mnist=keras.datasets.fashion_mnist # 分为训练集和测试集 (X_train_full,y_train_full), (X_text,y_text)=fashion_mnist.load_data()# 每个图象为28*28的阵列 # 将训练集再分出一个验证集 X_valid,X_train=X_train_full[:5000]/255.0,X_train_full[5000:]...