Python环境-TensorFlow和keras环境安装

提示:Python环境-TensorFlow和keras环境安装

文章目录

  • 前言
  • TensorFlow和keras安装教程
  • 把当前环境配置到 ipykernel 里去
  • 测试
  • 总结


前言

提示:这里可以添加本文要记录的大概内容:

例如:Python环境-TensorFlow和keras环境安装。


提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考

TensorFlow和keras安装教程

示例:
创建虚拟环境

conda create -n tf python=3.9

pip安装tensorflow,注意版本与镜像源

pip install tensorflow -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host pypi.douban.com

安装keras

conda install mingw libpython
pip install theano

之后安装

pip install keras

出现错误,需要选择目标路径pip

pip install --target=e:\python\anaconda3\envs\tf\lib\site-packages keras

把当前环境配置到 ipykernel 里去

查看内核

jupyter kernelspec list

安装ipykernel

conda install ipykernel
python -m ipykernel install --user --name 环境名 --di
python -m ipykernel install --user --name tf --display-name TensorFlow(2.11)

测试

Jupyter测试是否安装成功:

import keras
from keras.datasets import mnist
(train_images,train_labels),(test_images,test_labels) = mnist.load_data() #加载数据
print('shape of train images is ',train_images.shape)
print('shape of train labels is ',train_labels.shape)
print('train labels is ',train_labels)
print('shape of test images is ',test_images.shape)
print('shape of test labels is',test_labels.shape)
print('test labels is',test_labels)

Python环境-TensorFlow和keras环境安装_第1张图片


总结

提示:这里对文章进行总结:

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