今天动手开始搭建TensorFlow开发环境, 用PyCharm来跑MNIST中的例子。记录过程如下

  • 下载安装

(1)首先安装AnaConda, AnaConda可以帮忙去管理安装包,帮忙创建虚拟环境,有了它连 Python都可以不用单独下载
https://www.anaconda.com/download/
安装过程很简单 这里有详细的指导https://www.zhihu.com/question/58033789
安装好后, 可以参考tensorflow安装说明:https://tensorflow.google.cn/install/install_windows 中说明来创建环境 tensorflow
使用命令:conda create -n tensorflow pip python=3.5
activate tensorflow
pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow

也可以后面在PyCharm中来创建
(2)下载PyCharm,https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows
(3)下载Tensorflow源码,https://github.com/tensorflow/tensorflow
MNIST的例子在: tensorflow\examples\tutorials\mnist 目录

  • 调试运行

使用Pycharm单独将mnist打开,不要打开整个tensorflow打开,会出现错误说不要在源代码中运行tensorflow
利用Pycharm创建anaconda环境,Settings--Project Interpreter -- Add Local

这里会有个Bug说PyCharm: Anaconda installation is not found

一个已知的Bug:currently PyCharm and IDEA both seem to detect Conda installation only from %HOMEPATH%/anaconda

使用Administrator打开cmd.ext创建一个软连接就好,

mklink /D %HOMEDRIVE%%HOMEPATH%\anaconda C:\ProgramData\Anaconda3

“C:\ProgramData\Anaconda3” 指的是Anaconda安装目录

然后用Pycharm安装 tensorflow

安装好后就可以运行 minist 下面的 fully_connected_feed.py

运行的时候会抱错说找不到tmp folder. 这是因为在一般Python都是在Linux下面, 在Windows下面盘符不存在,修改下

default=os.path.join(os.getenv('TEST_TMPDIR', '/tmp'),

default=os.path.join(os.getenv('TEST_TMPDIR', 'D:\\'),

'tensorflow/mnist/input_data'),

或者指定目录运行。

运行后实际上是把数据集下载到了

D:\tensorflow\mnist\input_data

运行后看到效果

不太明白干了啥。从程序的角度我是调通了, 从深度学习的角度来说,还没有入门。

TensorFlow 开发环境搭建--Pycharm的更多相关文章

  1. 04基于python玩转人工智能最火框架之TensorFlow开发环境搭建

    MOOC_VM.vdl.zip 解压之后,得到一个vdl文件.打开virtual box,新建选择类型linuxubuntu 64位. 选择继续,分配2g.使用已有的虚拟硬盘文件,点击选择我们下载的文 ...

  2. Python3+PyQt5+PyCharm 桌面GUI开发环境搭建

    Python3+PyQt5+PyCharm 桌面GUI开发环境搭建 一.安装python PyQt5所支持的python版本是不低于3.5版本 python3.5以上的版本安装:https://www ...

  3. odoo开发环境搭建(四):python开发工具IDE pycharm配置

    odoo开发环境搭建(四):python开发工具IDE pycharm配置

  4. python开发环境搭建

    虽然网上有很多python开发环境搭建的文章,不过重复造轮子还是要的,记录一下过程,方便自己以后配置,也方便正在学习中的同事配置他们的环境. 1.准备好安装包 1)上python官网下载python运 ...

  5. Tensorflow开发环境配置及其基本概念

    Tensorflow开发环境配置及其基本概念 1.1. 安装Tensorflow开发环境 1.1.1. 安装pycharm 1.1.2. 安装pythe3.6 1.1.3. 安装Tensorflow ...

  6. python开发环境搭建及numpy基本属性-【老鱼学numpy】

    目的 本节我们将介绍如何搭建python的开发环境以及numpy的基本属性,这样可以检验我们的numpy是否安装正确了. python开发环境的搭建 工欲善其事必先利其器,我用得比较顺手的是Intel ...

  7. 【tensorflow】1.安装Tensorflow开发环境,安装Python 的IDE--PyCharm

    ================================================== 安装Tensorflow开发环境,安装Python 的IDE--PyCharm 1.PyCharm ...

  8. Linux CentOS Python开发环境搭建教程

      CentOS安装Python 1.CentOS已经自带安装了2.x版本,先尝试python命令检查已安装的版本.如果你使用rpm.yum或deb命令安装过,请使用相对命令查询. 2.复制安装文件链 ...

  9. 【深度学习笔记】Anaconda及开发环境搭建

    在学习了一段时间台大李宏毅关于deep learning的课程,以及一些其他机器学习的书之后,终于打算开始动手进行一些实践了. 感觉保完研之后散养状态下,学习效率太低了,于是便想白天学习,晚上对白天学 ...

随机推荐

  1. spring-data-redis的事务操作深度解析--原来客户端库还可以攒够了事务命令再发?

    一.官方文档 简单介绍下redis的几个事务命令: redis事务四大指令: MULTI.EXEC.DISCARD.WATCH. 这四个指令构成了redis事务处理的基础. 1.MULTI用来组装一个 ...

  2. RDMA卡的检测方法

    1. udaddy This script covers RDMA_CM UD connections. (It establishes a set of unreliable RDMA datagr ...

  3. 关于windows 7系统下开启休眠功能的方法

    今天笔者新装了一个windows 7操作系统,装完后,点击开始按钮.鼠标放到关机处的左边扩展选项时,没有发现休眠选项. 于是开始上网查询解决方法,并将过程记录如下: 首先简单的介绍一下休眠功能:休眠( ...

  4. 【CF896D】Nephren Runs a Cinema 卡特兰数+组合数+CRT

    [CF896D]Nephren Runs a Cinema 题意:一个序列中有n格数,每个数可能是0,1,-1,如果一个序列的所有前缀和都>=0且总和$\in [L,R]$,那么我们称这个序列是 ...

  5. 【BZOJ1187】[HNOI2007]神奇游乐园 插头DP

    [BZOJ1187][HNOI2007]神奇游乐园 Description 经历了一段艰辛的旅程后,主人公小P乘坐飞艇返回.在返回的途中,小P发现在漫无边际的沙漠中,有一块狭长的绿地特别显眼.往下仔细 ...

  6. OC开发_整理笔记——友盟分享(社交化组件)

    0.友盟的地址 http://dev.umeng.com,进入友盟,在使用友盟之前我们需要注册账号获取key (1 进入我们的产品,添加新应用 (2  输入信息,然后就会获取到key 1.选择社会化分 ...

  7. poi 导入导出excel

    import org.apache.poi.hssf.usermodel.HSSFSheet; import org.apache.poi.hssf.usermodel.HSSFWorkbook; i ...

  8. POJ-1953 World Cup Noise(线性动规)

    World Cup Noise Time Limit: 1000MS Memory Limit: 30000K Total Submissions: 16374 Accepted: 8097 Desc ...

  9. .NET中的类型对象

    .NET中的任何类型,都有对应的一个类型对象.类型对象和类型实例(类型创建的一个对象)不是同一个概念. 类型对象包含类型的静态字段和方法,当类访问静态方法静态字段,实例调用方法时就会去类型对象中查找静 ...

  10. numpy的文件存储,读取 .npy .npz 文件

    Numpy能够读写磁盘上的文本数据或二进制数据. 将数组以二进制格式保存到磁盘 np.load和np.save是读写磁盘数组数据的两个主要函数,默认情况下,数组是以未压缩的原始二进制格式保存在扩展名为 ...