【汇智学堂】-深度学习(基于Keras的Python实践之一---深度学习环境搭建)
深度学习软件环境和基本要求1、Python3.6.6(详见系列文章中:汇智学堂-python系列小游戏开发准备工作)2、安装类库:SciPy、NumPy、Matplotlib、Pandas、Scikit-Learn、TensorFlow、CNTK和Keras安装SciPypip install SciPy见图一、图二图一图二安装NumPypip install nump...
深度学习
软件环境和基本要求
1、Python3.6.6(详见系列文章中:汇智学堂-python系列小游戏开发准备工作)
2、安装类库:SciPy、NumPy、Matplotlib、Pandas、Scikit-Learn、TensorFlow、CNTK和Keras
安装SciPy
pip install SciPy
见图一、图二
图一
图二
安装NumPy
pip install numpy
见图三
图三
安装Matplotlib
pip install Matplotlib
见图四、图五
图四
图五
安装Pandas
pip install Pandas
见图六、图七
图六
图七
安装Scikit-Learn
pip install Scikit-Learn
见图八、图九
图八
图九
安装TensorFlow
pip install TensorFlow
见图十、图十一
图十
图十一
#测试代码
import tensorflow as tf
#声明两个占位符
a=tf.placeholder(tf.float32)
b=tf.placeholder(tf.float32)
#定义表达式
add=tf.add(a,b)
#执行运算
session=tf.Session()
binding={a:1.5,b:2.5}
c=session.run(add,feed_dict=binding)
print©
安装CNTK
pip install CNTK
见图十二、图十三
图十二
图十三
#测试代码:
import cntk
a=[1,2,3]
b=[4,5,6]
c=cntk.minus(a,b).eval()
print©
安装Keras
pip install Keras
见图十四、图十五
图十四
图十五
#测试代码
from keras import backend
print(backend._BACKEND)
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