TensorFlow开发环境搭建详解:Anaconda 3.5安装教程
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本章节是《深度学习之TensorFlow:入门、原理与进阶实战》中的环境搭建指南,主要针对TensorFlow的开发环境设置进行详细讲解。由于TensorFlow在某些实例中依赖GPU运行效率,因此建议读者在学习前拥有一个配备GPU的设备。章节特别强调了在Windows 10系统下使用Python 3.5版本和Anaconda开发工具的安装步骤。
首先,作者指导读者通过百度搜索找到Anaconda官方网站(图2-1至图2-3),确保下载包含在Anaconda中的版本。在packagerepository页面(图2-4至图2-5),推荐下载与Python 3.5版本兼容的完整版本,注意TensorFlow不支持Python 3.5与3.6的混合使用。这里以Windows用户为例,下载Anaconda3 4.1.1,它默认包含了Python 3.5。
具体安装步骤如下:
1. **访问Anaconda官网** - 在首页点击下载链接(图2-2),然后选择适合Windows的版本。
2. **选择合适的包** - 在下载页面,滚动到底部并选择与Python 3.5匹配的包,如Anaconda3 4.1.1。
3. **下载和安装** - 下载对应版本的安装程序,根据指示进行安装。安装过程中,确保遵循官方指南,可能需要接受许可协议。
安装完成后,Anaconda会提供一个集成的开发环境,包括Jupyter Notebook、Python解释器和其他常用的数据科学库。对于没有经验的读者,这部分内容非常重要,因为后续章节的代码示例都将基于这个环境运行。即使读者使用的是Linux或Mac系统,或者选择其他开发工具,了解这些基本步骤有助于理解本书中提到的环境配置。
此外,书中还会介绍如何检查GPU的安装和驱动是否正确配置,这对于充分利用TensorFlow的GPU加速功能至关重要。通过本书提供的视频教学,读者可以在作者的引导下快速掌握环境搭建的全过程,确保顺利进行深度学习项目实践。
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2019-05-08 上传
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代码医生
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