conda create -n tensorflow python=3.6這個命令會創(chuàng)建一個名為 tensorflow 的新的虛擬環(huán)境,并且使用 Python 3.6 版本。 3. 激活虛擬環(huán)境 在創(chuàng)建虛擬環(huán)境后,我們需要激活它。在 Anaconda Prompt 中輸入以下命令來激活 tensorflow 虛擬環(huán)境:
conda activate tensorflow4. 安裝 TensorFlow 現(xiàn)在,我們可以安裝 TensorFlow 了。在 Anaconda Prompt 中輸入以下命令來安裝 TensorFlow:
pip install tensorflow這個命令會自動安裝最新版本的 TensorFlow。 5. 測試 TensorFlow 安裝完成后,我們可以測試 TensorFlow 是否可以正常運行。在 Anaconda Prompt 中輸入以下命令來啟動 Python 解釋器:
python在 Python 解釋器中,輸入以下代碼來測試 TensorFlow:
import tensorflow as tf tf.compat.v1.disable_eager_execution() hello = tf.constant("Hello, TensorFlow!") sess = tf.compat.v1.Session() print(sess.run(hello))如果一切正常,你應該會在終端中看到輸出 Hello, TensorFlow!。 至此,你已經(jīng)成功地安裝了 TensorFlow。現(xiàn)在你可以開始使用 TensorFlow 進行機器學習和深度學習了。
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摘要:距做出決定,在整個研究機構中使用已將近一年。安裝請確保你擁有版本的至少為版,如果版本過舊,請遵循以下步驟安裝如果你想使用,請在安裝時急活你的,或跳過此步驟配置頭文件首先復制和的源代碼作為一個子模塊然后使用你可以在配置期間選擇建議的默認值。 距 DeepMind 做出決定,在整個研究機構中使用 TensorFlow(TF) 已將近一年。事實證明這是一個明智的選擇——較之以往,我們很多模型的學習...
摘要:針對這種情況提供了,可以將訓練好的模型直接上線并提供服務。在年的開發(fā)者上便提出了。在實際的生產(chǎn)環(huán)境中比較廣泛使用的通信手段是基于的,幸運的是從以后,也正式支持通信方式了。前 ?言 大家習慣使用TensorFlow進行模型的訓練、驗證和預測,但模型完善之后的生產(chǎn)上線流程,就變得五花八門了。針對這種情況Google提供了TensorFlow Servering,可以將訓練好的模型直接上線并...
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