神经网络与深度学习——TensorFlow实践（二）

        搭建环境    Python3.8.8+TensorFlow2.3.0+Anaconda3

        此处列举了环境搭建的主要命令以及一些介绍，详细的安装流程，可以参考Mooc,神经网络与深度学习——TensorFlow实践的第二讲内容。

1. Python3.8.8+TensorFlow2.3.0+Anaconda3环境

 

测试：

1以下说法中，错误的是：______。

A. Anaconda是一个Python的发行版

B.Anaconda中预装了很多成熟的开源包和科学计算工具

C.Anaconda中提供了包管理和环境管理功能

D.在同一台机器上，不能够同时创建几个相互独立的虚拟环境

正确答案：D，在同一台机器上，可以同时创建几个相互独立的虚拟环境用于隔离不同版本工具

2以下说法中，错误的是：______。

A.Python拥有丰富的标准库和第三方库生态系统

B.Python可以高效的运行复杂的算法，非常适合作为机器学习算法的编程语言

C.TensorFlow一款高效的深度学习库

D.TensorFlow2.0极大地降低了深度学习编程的门槛

正确答案：B，Python解释型语言，实现复杂算法时效率较低，不能高效的运行复杂的算法

 2.Anaconda 常用插件： 

测试：

1_______是Anaconda的命令行终端。

A.Anaconda prompt——anaconda命令行终端

B.Anaconda Navigator——anacoonda桌面用户界面

C.Spyder——集成python开发环境

D.VS Code——轻量级功能强大的原代码编辑器

正确答案：A

 1.VS Code

 

1下列陈述中错误的是______。

A.print()是一个用于输出数据的内置函数

B.在Python命令提示符后，输入3*4，回车，不会输出结果

C.在脚本模式中，仅在有输出函数的地方才会输出结果

D.VS Code是一个轻量级但功能强大的源代码编辑器

正确答案：B，python解释型语言，编译一行执行一行。

 2.Jupyter Notebook

1Jupyter Notebook不仅可以编辑和运行程序，而且还可以将程序和文档组织在一起，将代码、图像、注释、公式、图形、甚至运行结果都整合在同一个文档中，编写出漂亮的交互式文档。

A.对

B.错

正确答案：A

3.包管理：

 

 环境管理：

 

 测试：

1下面命令中，_____不是用来安装包。

A.conda install numpy matplotlib

B.conda install numpy=1.10

C.pip install tensorflow

D.active tensorflow——激活环境

正确答案：D

2下面环境管理命令中，错误的是______。

A.conda create -n py2 python=2.7 pandas

B.conda create --name py3 python=3.7

C.conda create env -n py2 python=2.7 pandas

D.conda create -name py3 python=3.7

正确答案：D

3.Anaconda安装：

1.下载并安装Anaconda

 

 

2.碰到的问题：

1. 安装anaconda后打不开

   win+R打开cmd输入anaconda-navigator,查看错误

   分析是缺少pyqt的包，打开Anaconda Powershell Prompt后，输入pip install pyqt5

   重新打开

   https://blog.csdn.net/weixin_43482048/article/details/108696257

2. 打开anaconda后没有vscode

   自行下载安装vscode,打开anaconda->file->preferences->将安装路径填入VS Code Path

   刷新home

 

4.安装tensorflow

 

 

python与Tensorflow版本匹配：

 测试：

1安装tensorflow2.0开发环境的步骤是： 创建环境并激活；安装需要的模块和包；安装tensorflow2.0；测试。

A.对

B.错

正确答案：A

讨论： 

1.安装tensorflow时超时

  pip --default-timeout=1000 install -U tensorflow==版本号 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

  https://blog.csdn.net/weixin_44842318/article/details/105904057

 2. 安装后成功后，运行import tensorflow as tf时报错，找不到cudart64_101.dll

            从网上下载对于对应文件和原本的cudart文件放一起，再次运行成功