tensorflow2.2安装

如何安装和配置 tense flow 环境？因为 tense flow 本身体积比较大，指定国内员进行安装的话，速度会快很多。在这里我们使用 pich up 的 pipe 命令来进行安装。 我们指定 tenso flow 的系统版本为二点一，我们的安装命令就是第一条。安装完成之后呢，我们可以使用 pip 杠 list 来查看安装的情况，有时候会需要用到 sk 乐包，那我们可以使用啊 pip instore 这样的命令来进行安装。 安装完成之后，我们可以 ipod 它，然后打印一下版本，如果能够成功，那么就说明我们的安装是没有问题的。下面我们来进行安装。我们打开我们的 paycam， 进入到我们的 控制台。 好，我们看到整个程序的安装包有三百五十五张，现在正在下载 程序会自动的安装所需要的依赖包。 好了，这里提示已经成功的安装完成。我们使用 pipe list 来查看已经安装的包，我们可以看到 tenth flow。 二点一，我们已经安装成功了。刚才我们提到还要安装一个 s k 乐， 我同样指定安装员 好了，已经安装成功。下面我们新建一个 python 文件来验证一下。 我命名叫 tf， 我们 import 单词。好了， 这里正在进行重新的缩影啊，我们可能还要稍微等一点时间。 test flow as tf， 简称我们 print printing tf 的杠杠 worship。 我们好，我要等待他缩影完成。 好了，我们运行一下。好，这里提示一个错误啊， 他提示我们这个包的版本有问题，需要我们降级啊。我们来看一下 pipe least， 我们是 p r o t o buff p 开头 p 啊，我们是四点二版本， uf 好了，我们把它卸载掉，我们来安装指定一个低版本的安装 uf 等于三点， 我们可以选择三点一，九点零点定，这里我们要指定安装员。 好了，安装完成，我们再次运行 好了，我们的 types of f 已经安装成功了。如果我们在运行的过程当中有相应的报错依赖包的一些版本问题，我们需要根据报错的内容呢进行相应的调整好。以上就是 tense flow 的环境安装的过程，谢谢大家。

大家好，欢迎来到日月光滑的特斯福路安装教程，我们来继续来看这个超级简单安装教程。上节课呢，我们会带领大家去将这个开发环境做了配置，实际上就是安装了这个美丽康达，就是这么简单，那么我相信通过上节课的学习，你只需要将美丽康达 这个对应版本的魅力康达给安装上就完成任务了。下面我们来看一下特斯福禄的安装，那么特斯福禄的版本呢？我们来一起首先介绍一下特斯福禄呢，它分为 cpu 版本和 gpu 版本， 滕斯弗洛的 gpu 版本呢，他可以利用安伟达 gpu 这种强大的计算加速能力，使滕斯弗洛的运行更为高效，他可以成倍的去提升模型训练速度。在后面比如说我们 当中会讲到这种呃语音分割或者说是图像定位这样的模型，那么这个时候这些模型都非常的庞大，那如果说没有这种 gpu 来加速训练的话，你可能需要训练一两个星期才能够训练完一个模型，因为这个时候你的这种数据级啊都是非常庞大的， 所以这个安伟达的 gpu 对我们来学习，来做实验，来做研究还是非常非常关键的。那你可以从你的导师那里去获取一下这种获取些这种显卡上面的帮助， 然后这个特色五六的这种 gpu 版本，就需要你在计算机硬件上有这种支持口袋的安维达显卡，那当然如果说你需要去购买或者配置的话，最好是六 g 显存以上的这样的安维达显卡，因为 显存太小了之后很容易出现这种显存的益处，那么我们首先来分两，我们分两部分来为大家介绍，如果说你没有安慰他的这种显卡， 那么你你就只能去安装 cpu 版本的安这种特斯福喽，你当然了， cpu 版本的特斯福来学习这个课程是没有任何问题的，他只不过就是在训练的时候速度会啊比较慢， 其他的没有什么区别，所以大家不要有担心。那如果说你没有安慰他的这种 gpu 的话，那么我们可以通过两步来完成安装，就是这么简单。 首先呢我们进入到这个安娜康达 prompt， 或者叫 mini 康达，然后三这个命令航环境，然后安装这个 tensiflow， 注意这里并不是 tons flow 二点六啊，而是最新版本的 tstflow。 好的，那么我们的安装是怎么安装的呢？是这样子来安装的，我们首先打开这个 anaconda prama 命令号，怎么打开上节课的最后我为大家介绍过，比如说温度词，用户从这里去搜索，比如说搜索这个 anaconda， 搜索 anaconda 安娜康达，这时候呢他就有一个安娜康达 prompt， 括号 mini 康达赛，你点它，这样的话就进入了这个安娜康达 prompt 这个 mini 航， 那么我们在这里面呢就输入这一行命令，就可以叫做 pipe install tenseflow， 然后空格杠 i， 空格 agdps， 然后一个豆瓣圆的网址，那么这一步呢，他非 非常的就是简单，但是呢我们使用这个杠癌来指定这个豆瓣圆，因为特斯福的安装包比较大，我们指定豆瓣圆之后，他的安装速度会非常快，就是这样来安装好的，我们把这一行命令呢复制到这个命令行环境当中，然后选择右键啊粘贴就可以了。 那么我们在这里我已经安装上了，所以他提示我已经安装了这个，如果在你那里呢，他会有一个安装的过程， 我们使用豆瓣，原来安装呢，速度是非常的快，那么大家一定要注意，去抄写的时候一定要注意杠还前面有空格，然后杠还后面有空格，然后 hdtp， 这里有 s， 这些呢都是一些这种需要认真对待的地方。那么我们再解释一下这个拍普音斯多特斯弗洛这一步是安装的哪个版本呢？ 是安装的当前最新的藤斯弗鲁版本，因为有派普这个原，他为我们提供的是最新版本的藤斯弗鲁，所以你这样来安装之后呢，你就安装了藤斯弗鲁，相当于到今天我们这，比如说我讲课的这个时间节点是二零二二年接近四月份啊， 那么他呢是安装的 tsflow 二点八这个 cpu 的版本，大家一定要注意啊，你在这里这样安装，是说你没有 gpu 的时候，你质量不执行这一步啊。 好的，那么我们执行完了这一步之后呢，还需要执行第二步，第二步也很简单，你只要抄写就可以，那就是 pipe install pandas， 买的 pro lip not book， 然后杠 i 多半元，那这就是安装一些辅助的库，那么这 这里主要安装了三个辅助的库啊，第一个呢就是 penders， 第二个呢就是 mac pro labor， 第三个就是他的 book。 那么我们分别来说一下 pandas 呢，它是一个数据啊，数据分析库， pandas， 听这个名字就是人见人爱大熊猫吗？那么潘德斯这个苦，他非常非常的好用，在我们处理这种结构化数据的时候，在做数据分析的时候，可以说无与伦比的好用，那么他要超过任何语言的任何工具，那么这就是潘德斯。 那么我也有一个数据分析课程啊呢专门去介绍啊，这个 pends， 介绍数据分析啊，包括囊盘等等，还有 made poly， 那么我们在咱们的特斯普罗过程中，学习过程中呢，我们会使用的 pends 来处理一些结构化的数据啊，比如说时间序列的数据，还有这种平常 我们遇到这种各种各样的表格数据都是使用 pandas， 所以我们在这里安装 pandas， 然后这个 matepro libra， madripe libra 呢，它是一个拍森的绘图库，它是拍森绘图库当中的极大成者，是最好的， 最安全的 me 这种绘图库，也就说你使用 met pro 的绘图绝对放心，绝对安全， 所以我们使用它来绘图。那么我们在训练过程中呢，我们需要去查看啊，训练记它的正确率情况，损失情况，我们希望绘图出来，那么测试机也是需要绘图，这时候就会用到这个 madep， 然后呢是这个 notebook， notebook 呢是一个基于外部的开发环境，一会呢我会，我们安装完毕之后啊，我们在做测试的时候，我会带领大家来进入到 notebook， 然后导入 flow， 然后导入一些 pendice， 我们来看一看在 notebook 当中变成什么样的体验，那是非常非常的好的，它可以说是数据分析的一个标准开发环境啊，就是猪拍特 notebook。 好的，这就是我们这些辅助库，那辅助库的安装也是非常简单，我们就复制，然后在这个命里航环境里面，上面我们第一步我们安装了，嗯嗯，这个特斯福，第二步就安装他就可以了。怎么去安装呢？就是右键编辑粘贴就可以啊，粘贴了个 s， 我们复制一下，你可以直接点右键就可以，哎，右键他就复制过去了。好的，这就是这样的话就完成了整个的安装，就是这么简单。那么测试的话，咱们讲完 gpu 版本的安装之后呢，我们再来一并测试，为大家做演示一下如何测试，如何引入 ctrl flow。 那么在这是我们所说的 windows 环境啊，那么如果说你是 mac 或者雷尼克斯呢？ 那么因为我们的麦克和雷宁克斯我都推荐大家添加到系统环境，所以你只要在你的五版土或者说是麦克当中打开中断去执行这些命令就 ok 了，就是这么简单，打开你的中断 中断这个是要这个命令好环境，或者说然后执行这两步，分别是拍破特斯福禄这一个，然后呢？拍破喷子这一步，就这两部拍破， 整个的安装过程就结束了。好的，恭喜你，已经学会了如何去安装贪斯福禄的 cpu 版本。

大家好，欢迎来到这个光滑的天丝府楼二点一零极简安装教程。天丝府楼二点一零呢，是前几天刚刚发布的一个最新的版本，那他的版本号是二点一零，那他并不是二点一啊，是二点一零。 我们来看一下如何是在 windows 上以及像 linux 麦克平台上使用最简单的办法来对他进行一个安装。首先呢，我们来介绍一下开发环境的配置，那么泰斯福州呢，它本质上是一个 这种拍森的酷，所以我们在安装太斯福楼之前呢，首先要安装拍森，那在这里呢，我推荐大家使用魅力康达来创建我们的开发环境。那在此之前，你首先要检查一下你的这种系统啊，是否支持安装太斯福楼。 在以下的这种六十四位版本系统上，它是支持藤子 flow 的，比如说这个乌斑图幺六点零四或者更高的版本，温度是七或者更高的版本，那么温度作用呢？才需要安装这个 vc 加加，我们课程会提供这个安装报麦克 pos 呢，它必须是幺零点幺二， 这个或者是更高的版本，这里有。大家要注意检查一下你的这种环境，如果说你，比如说你是 windows xp， 那肯定不行， 那要注意这种版本，比如说三十二位的系统，他也是不支持的。那么我们再来看一下对于拍摄版本的要求，那对应的这种特斯福的二点一零这个版本，他对应的拍摄版本是三点六到三点九， 这几个版本你可以随便选，比如说我们课程当中演示的话，我用的是这个拍摄的三点八。 呃，那么我们在这里使用魅力康达来搭建这个拍摄环境，那我想说为什么呢？因为魅力康达他会创建一个相对独立的拍摄环境，你比如说你在看这个课程之前呢，你可能你的计算机上已经安装了拍摄， 但是呢你这个拍摄当中啊，可能安装了很多酷，可能你安装了一些版本的，比如说囊拍啊等等吧， 这样的酷，但是呢你如果再去按继续在这个环境下去安装特斯普罗的话，有可能会发生这种酷的冲突，酷版本的冲突，所以在这里呢，我推荐大家 我们来在新安装的时候就专门去安装一个面对抗打，这样的话就相当于创建了一个类似于沙河的这样的一个独立的环境来安装特斯福楼，这样的话我们的安装过程是非常顺利的，也不会 出现这种酷冲突，酷版本这种不可以这种情况。那么所谓的梅内康的是什么？梅内康的他就是一个最小的康达。安装环境，当你安装了康梅内康的之后呢，你一定会安装上拍摄 以及一个抗打包管理工具，也是说你安装没那抗打，他会帮你安装拍散，这点呢要注意就是不需要你再去单独的去安装拍散了，如果说你之前安装过拍散，他也不冲突， 那这个时候呢，有些同学可能会问到，就是说如果我之前使用的是安南康大，可不可以使用安南康大呢？那在这里我想说的是就是不推荐大家使用安南康大，那如果说你有安南康大的话啊，那我推荐大家在安在这个安南康当中创建一个虚拟环境， 在这个虚拟环境当中去安装泰斯福楼，这样的话也能够起到一个独立环境这么一个大的前提。那如果去如何去创建虚拟环境，以及如何在虚拟环境中中啊打开这个 notebook 呢？大家可以参考我的一个 notebook 免费教程。 好的，那么这就是我们所说的开发环境的配置，那我们来安装一下面临康大，面临康大呢，这里有一个安装包，如果说你没有的话，你可以找我啊，加我的微信或者 qq， 我传给你 这个迷你看看。我这里呢是一个 py 三八的一个版本，就是拍散三点八的版本，那我们来安装他一下，这个安装就比较简单了，默认安装就可以 啊，这里我们可能之前安装过，没关系啊，我们就再安装一个其他地方，然后全部默认安装，这样的话就可以了。那这 就是我们安装这个迷你抗打整个的过程，那这里大家也可以直接从官网去下载这个迷你抗打。好的，那么我们看擦安装过程中呢，我们再来说一下对应的这个，呃，如果说我们是这种 陈斯福，呃，如果说是 lanix 平台或者 max 平台怎么办呢？ lanix 平台还有 max 平台，你也可以去安装这个 mana 抗大，比如说 lanix 平台呢，你可以去这个 manica 的官网去下载这个 sh 的安装包， 下载下来这个 ac 制安装包之后呢，把它从终端啊，从你的终终端命令行里面使用八十来安装，就是八十加你下载这个 sh 目录这个文件的完整目录，八十这个 sa 加这个 s 一中的目录进行八十安装，安装过程中呢，他会提示 是否需要添加到系统的 pass 你这里呢？选择 yes 就可以了。选择 yes 之后有什么好处呢？就是在雷尼克斯的终端里面，你输入拍摄，他会默认进入你这个命令康达的拍摄，而不会进入他这种，比如说之前你可能有这种拍摄二等等这种情况。 这就是在 angela 平台下，我们如何去安装这个魅力抗打，就是下载这个 acc 安装包，那对于麦克平台呢，跟我们的这个呃 windows 平台实际上是一样的，你下载这个对应的 pk 机安装包就可以。这个麦克平台下的 pk 机安装包呢，就相当于 windows 平台的这个 esc 的安装包，双击他安装就行了， 然后默认安装就 ok。 那这就是这个麦克平台下的一个安装，那安装之后呢，我们来看一下，在这里我已经安装完毕。 nice， 这里有两个是是教你怎么用的啊，这不用管他，打掉钩之后把这个钩去掉就可以，非得是这样的话，我们就完成了这个迷你可能安装。我们完成了之后，刚才我收到了雷尼克头面侠如何去使用，就是因为我们添加了系统 pass， 直接打开雷尼克斯的终端就能够看，就能够使用。进入拍摄啊，进入魅力康的拍摄，但是呢，在温度的平台下，我们是这样来打开啊，在你右下角这里呢，这有个输入搜索，比如说搜索什么呢？搜索安南康的， 搜索安娜康达之后呢，这里他会找出你安装的这个叫做安娜康达 prompt， 括号 mini conduct 三，在你那里应该是叫美丽康达三，刚才我这里重复的目录，所以我写成三一了，就是在你那里叫做呃， ana conduct prompt mini conduct 三，这就是 命令行，我们点他这个安能康达命令行，他不同于我们的系统命令行，从这个安能康达命令行里面，我们可以直接进入的是拍摄的，是命令康达的拍摄， 这一点大家要明白，所以在这里面呢，我们就进入了面对康乐的拍散，我们把这个命令行的字给他设置的大一点。 好的，那么在这里面我们就可以去安装我们的腾丝福漏了，到目前为止，我们的整个的这种呃环境的配置就完成了，完环境的配置就完成了啊，那么在温度平台下呢， 这个他运行还需要 vcoc 加加这么一个小的安装包，这个 vcoc 加加你可以加我的微信来获取这个 voc 加加他很小啊，叫做 vc 港 release 的 vc 港瑞， 他是一个只有目前是看是二十四兆的一个小的安装包。那么这个呢，你也可以事前安装，也可以事后安装，没关系，这个呢，他就是一个 vc 安装包，如果说你双击他 怎么安装，双击他安装就可以，我同意，如果说你点安装的时候，他显示说啊已经安装过了，那你就取消，就可以说明你之前已经安装过了，没有的话你就安装他一下就 ok 了。 好的，那这就是，这就是我们的这个维修新家家，那这个维修新家家这个包啊，只有 windows 平台需要安装啊，像麦克雷尼克斯，他不需要安装这个安装完之后不要忘记重启计算机。 好的，那么至此咱们的环境配置就安装完毕了，然后我们就可以来进行下一步魅力康大的安装了，这个天丝福乐安装了， 那么我们来看一下贪斯弗洛的安装，贪斯弗洛呢，他实际上有两个版本啊，实际上是贪斯弗洛，他可以使用这个 gpu， 可以使用 gpu 来加速运算，那么但是前提是你有这个安伟达的这种显卡，安伟达的显卡，那你可以看一看你的这种显卡，比如说你有没有这个安伟达的显卡，你可能是基层显卡，那肯定不行， 如果说你是这种 amd 的显卡，那需要专门的配置，并且 amd 显卡好像速度也非常非常的慢，那在这里呢，主流的就是安伟达的这种显卡，并且呢你在比如说学习我们的完整课程的话，可能需要六级以上的显卡，推荐六级以上的显卡，因为这个显显存啊， 显存需要六级以上，如果你显存太小呢，很有可能在运行模型的过程中会出现这种显存的不足。 好的，那么我们来看一下，如果说你没有这个安伟达的 gpu， 那现在我们说的是你没有，你没有的话，那你只需要两步就可以完成安装啊，就这么简单。第一步呢 就是打开安娜康达普罗姆特命令行，刚才怎么我就是刚才我跟为大家演示了怎么打开这个命令行，我们再来演示一下啊， 安装完了，明天看到之后呢，从这里搜索安娜康达，找到这个安娜康达 promoteal 括号命令，康达三点他，哎，找到这个命令行，在这里面第一步就是 pipe install 特色 flow 啊，就是这么简单，那么 piaper 安装这么一个库，这是很显然 在这种拍子当中，我们就是这样来安装的， pipe install test flow 回车就可以了，那么这个这么安装它会默认去安装当 前的最新的版本，当前的最新版本，那我想如果说你，比如说你今天你看的这个课程的最新的时候是二点一哈，那么他就会安装二点一，如果有一天你看的时候，三四五楼发布了二点二，二点一啊，二点一一，那么他就会默认去安装这个二点一。 好的，那么我们会看到他正在进行安装，在你那里呢，他会可能没有这个缓存啊，这里他已经缓存下来了，他就会一个下载的过程，这就是他要耐心的等待他一个下载进度条等等等等等等，等他下载完毕就可以了，因为他比较大，我们看到他有四百 多找，所以等他下载完毕就安装完成了。这是第一步安装特斯福楼，那么第二步是什么？第二步，第二步呢？就是这个安装所需要的 其他包，那在这里呢，我们使用 panda 安装安装什么呢？包括 pandas， matapoliba 以及 notebook， 我们注意来解释这三个包啊，为什么要安装三个包？第一个是 pandas， pandas 呢，是一个数据分析库，主要是用来， 嗯读取这种 csv 文件啊，一个 cl 啊，并且来处理哈这种这些文件对于结构化数据的这种预处理喷子是非常棒的，所以在我们课程当中呢，比如说这种 这种结构化数据，我们会用到这个判断词，所以我们在这里安装他一下，然后是这个 matopolibaonoidos 拍摄当中的最主要的这种绘图库，比如说我们想绘一下这种嗯，正确率的变化图， 挥一下这种老式的变化，那么就需要这种灰土库，那都不可能，就是我们的代码编辑叫做代码编辑器吧，你可以这样来理解，他这个基于外部的代码编辑器， 就 notebook， 那我们可以在浏览器当中安装了它之后，我们可以在浏览器当中去运行代码，并且立即看它的运行结果，非常的方便。所以我们在这里安装这三个也是使用 panapa 安装。那我们来看一下啊，这里他的安装过程稍微有一点点的慢， 他正在进行安装，那这里你在最后呢，你会看到他安装成功之后啊，他会显示什么叫做呃，他说四个赛斯弗雷隐斯套的什么什么什么这一堆东西，那如果说你没有看到这个题是反而看到一堆红色的，那你要注意他出错了，安装过程中出错了， 要看一下是下载中断了，还是说是其他的原因啊，注意看一下错误提示。 好的，我们看着他已经 安装成功了，这里四个塞斯福利隐私套的这一堆东西啊，没有报错，包括这个天丝福路二点一零这个版本，然后呢就是我们所说的这个安装上这些包啊，安装这些包，派克，安装这些辅助的库， 拍 ps 套这个复制一下吧，复制一下安装这几个辅助的库。那在安装这些库的时候呢，他可能下载速度比较慢啊，他要耐心等待，一定要耐心等待就可以了， 那如果说你想快一点的话也是可以的，比如说我在这里呢，给大家演示一个方法，就是使用这个国内的圆，比如说豆瓣圆吧，你这里呢打空格，在这个包的后面加空格杠按，然后空格 agtpaagttps， 这的话就会使用我们国内的豆瓣圆 pvpi 点，豆瓣 io 点 com， 然后 simple， 不是写错了啊，这就是使用国内豆瓣圆来安装，使用豆瓣圆来安装，大家看到这个下载速度就是非常非常快，擦擦的非常快， 所以大家在派普安装的时候啊，如果说你觉得慢，也可以用这种方法，包括上面的藤斯弗鲁也是可以的，那你在国外当然不用啊， ok， 这就是我们整个的安装过程，就是今次我们的安装就完毕了，我们看到他已经隐私套的这些东西， 伊斯涛林马上就会四个塞斯弗雷。什么东西啊？这就是安装完毕了，那这就是这种藤斯弗鲁派这个 cpu 版本啊，就是说你不需要，不需要使用这种恩维达的支持的话，你就是这两 两步来安装，第一步拍不引拍，不引起到三四幅漏，如果说你嫌慢的话，你可以自己加上这个豆瓣圆那个东西啊，就是我刚才演示的这个，那如果第二第二步呢，安装些辅助库就可以了，这就是两步的安装，那我如果说你是这种， 你有这种安伟达的 gpu 啊，你有安伟达的 gpu， 那这个时候呢，我们就需要对这个 gpu 去安装一些辅助的库，那么同，但是呢，在安装之前你需要检查你的这种驱动啊，首先你检查你的这种显卡以及驱动，首先你要确保你的安维达显卡它的算率不低于三点五， 如果说你的算率是三点零，那抱歉，你的这个显卡用不了，这个太斯福了，二点一零用不了，太太低端。那么如果说你的这种安瑞达的显卡 他的算率是大于三点五的话，那你就可以考虑去安装这个 gpu 了，使用这个 gpu 了。并且，但是呢，在此之前你需要来检查一下你的这个驱动， 比如说你的驱动呢，一定要是大于四五零点八或者更高的版本。那如何来检查这个安伟达驱动版本呢？我们在也是在这个命令行里面去去来看啊，这，这个，这个有点慢，我们先打开一个来看吧。啊，就是我们的安南康达普萨姆特。这个 这个命令行里面怎么去看你的安伟达的这种呃驱动的版本呢？就输入这个安伟达，安伟达杠 icima， 就这个命令，安伟达杠 smi， 那你他会显示你的这个驱动的版本叫做抓一窝窝肾，那在我这里呢是四六幺点三三，很显然他满足这个条件叫做， 就是这个安装驱动的最低本最低要求，他只要打于四五零点八就 ok， 没问题。好的，那么只要他大于四五零点四五六点八呢，我们就可以安装这两个依赖库， 也就是说你安装了这两个依赖库啊，你就可以使用 gpu 了，不需要任何其他配置，不需要你操心。啊，什么东西？那么怎么安装呢？刚才我们已经安装了腾丝辅漏， 已经安装了天丝弗罗哥，怎么安装的？是不是就是拍谱安装的哈，那么我们在这里呢就是然后去安装这两个依赖裤就可以，这两个依赖裤的安装更简单，我们可以直接使用康达 来安装就可以，大家看一下怎么安装，就是在我们的安达康纳普人迷你行里面使用康达这个工具叫做 counter install could i took it 等于十 十一点三点一，这个要注意，要指定这个版本啊，你不能自己下，你能不能那个随便去下载它版本必须按我这个 ppt 当中指定的版本就是康达 install code toket 等于十一点三点一，以及，然后呢再安装这个 cudn 这个辅助库，那这两个库啊，他就是帮助 你去使用，帮助的腾斯弗洛去使用这个 gpu 所需要的两个依赖库，所以我们要将它安装上，就是康达 install code tokit 等于十一点三点一， 然后康达 installcode cuten 等于八点二点一。那这里呢使用的是康达这个功率这个管理工具，这个安装工具你能不能使用 pipe？ 不能， pipe 这个工具啊，是拍摄专用的一个工具，它 只能安装拍伞包，这俩，这俩这两个库啊，他可不是拍伞库，所以我们需要使用康达来安装。 第二点要注意的就是他后面这个等号是一个单等号，那就是在拍摄中复职的意思，那个意思，那这点可能有你的直觉在与派出不同，派出都是双等号，那这里面是单等号，这是康大的一个特点，指定版本康大 instant couplet tokit 等于这个我们来安装一下看一看， 我们来安装一下，复制一下这个安装，复制一下这个号怎么安装呢？这这这个太慢了，我这电脑有点慢， 怎么安装的？就是在这里。好的，下面我们演示的就是你如果你有这个显卡，像我一样有显卡，虽然这个显卡不怎么样啊，这个有显卡，你怎么安装？ 第一步，安装这个 cut， 这如下几步啊，就非常简单， 安装这个 cudn， 这是一个辅助裤，康达 installed quality 等于十一点三点一，十一点三点一，那这个时候他会提示你，他会说我他会安装什么东西，他并且问是否继续，你输入 yes 就可以了， 输入 yes， 那这一会他就会去下载安装了，这里他比较慢，我们看到他这是他的一个下载的一个进度条，那如果说假如不信的话，你的这个进度条停止了， 那就说明你这个下载中断了，你需要怎么办？需要重新运行，再重新来一遍，比如说我这里我中断它。好的，那如果说你下载下载过程中，你发现有一个地方它中断了，这个时候你也要了解到你的这个下载 是不成功的，你需要重新去运行他一下这段话，然后输入 yes， 让他让他输入 yes， 让他继续安装啊，这样来下载，继续下载，来安装。 那第一步，这个我就不再等他下载完毕了啊。好，第一步，我们晕安装完了这个库的 toket， 第二步是什么？第二步呢？就是安装这个 cudn， 那 cudn 呢？也是一个这种辅助的库，我们来拷贝一下， 别忘了指定我这个，这里显示这个版本啊，这是第二步， 然后他又又会告诉你是否输入，是，是否安装，是，你输入 yes 就可以输入 y， 然后他就会下载我们看到这个这个 cudn， 实际上他就需要你去呃下载这个 couttook， 所以如果说你第一步安装成功之后，这里他就不会再下载了， 总之呢，就是使用这两部康大就完成了这两个依赖库的安装。好到这里我就不再不再做演示了。好，那么我们安装完了之后呢，第三步就是派普来安装特斯福漏了，派普来安装特斯福漏的，当然你也可以先派普安装特斯福喽，再安装 ceo 丁恩，这个顺序是无所谓的， 这个顺序是无所谓的。好的，那么我们再安装这个派不隐私的特斯弗罗，那可以，可不可以先安装这个特斯普罗？可以啊，没关系。那在这里有一个疑问，你能不能使用康大的隐斯逃特斯福楼呢？ 在这里我想告诉大家，不行，为什么呢？你，你如果使用康达来安装的话，当然也是可以的啊，那么他不会安装最新的二点一版本了。咱们来看一下，如果你使用康达来安装碳斯弗洛的话，因为康达这个圆， 他更新的很慢，目前来看好像更新到二点二点八还是二点九，反正他不是最新的二点一零。所以说如果说你想安装最新的二点一零的话，你在这里还是要安装我们的教程， 按照我们的教程来做，就是使用派普来安装这个贪斯弗罗。派普，刚才我说过了，你安装什么东西呢？你无论你安装这个什么东西，他就会安装最新的这个啊，帮你安装最新的版本。然后最后呢，就是安装这个依赖的那些那几个库了， pandas metalpolitanoldbook， 这个这个大家自己拍一拍安装一下就可以了。好的，那么这次呢，我就安装完毕了，那么我想说的话，我想说的一句话就是相对于你有没有 gpu 啊？如果说你有 gpu， 你就加上这两 两步康达这两步就可以了，没有 gpu 就直接拍一步就完事了。好的，那么这次我们安装完毕了，如何来测试呢？测试很简单，我们来看一下测试呢，刚才因为我们这个库啊，嗯，在这里他已经好像有点卡， 他已经安装完毕了，那在这里我们已经安装上了，刚才我们已经在演示这个 cpu 版本，安装 cpu 版本安装的时候啊，已经安装了这个 notebook， 那么如何来测试呢？我们因为我们已经安装过了 notebook， 可以在这已经打开，你可以输入猪 派特空格 notebook 来打开这个 notebook， notebook 呢，它是一个基于外部的这种开发环境，你看我，当我运行这个周派 notebook 的时候，它会自动从浏览器当中去打开这么一个后面 背面我们从右上角这里呢，点击六，点击拍摄三，后面大家忽略这些东西啊，在你那里没有点击六，点击拍摄三，这样的话，我们就会打开一个 这样的叫做呃，猪盆子的布口的一个科闹，那大家看到上面这里呢，他是一个按 title 就是为命名的一个一个科闹，在这里面我们可以给他进行命名，比如说我们叫做啊光华莱森啊，光华莱森课程啊， 那么点击瑞内，就是设置一个这种的给他重名，那这里我们看到这鼠标点在这里有个空号，那他在这里可以输入你的这种代码，并且能够立即运行。他怎么输入呢？ 我们如何来导入褪色 flow 呢？我们可以输入 in pottens of flow tinselflow is tf， 这就是灌肠的这种导入弹丝辅助的方式。我们怎么执行它呢？你可以点击这个 round 来执行它，也可以按住 shift 敲灰车。按住 shift 敲灰车，我们看到一个新花，新花代表他正在执行它。好的，然后执行完毕之后呢，就会写上一代表这一行执行完毕了， 这的话我们就导入了 tfboys， 那你可以去查看他的版本啊。怎么查看？比如说我们可以 print 一下，比如说 print， print 什么呢？ tfboys 版本，那就是 tf 点杠杠，双下滑线 washington， 杠杠。好的，我们看到他的版本号是二点一零点零， 这说明我们已经安装了这个藤斯弗罗的版本啊。安装这个藤斯弗罗，那么我们还想知道他能不能使用这个显卡呢？怎么测试呢？使用这个叫做 tf 第二 taste， 嗯，叫 is gpufl 啊， isgpow， 在这里呢，我使用了一个 notebook 的一个这种啊，自带的代码提示叫做 按这个泰伯，当你输入前面一点，后面的你是按泰伯键，他会帮你提示出来 is gpu avlog， 这是一个方法，后面要加括号。然后呢怎么运行？按住 shift 敲灰车。 好的，那么他又在忙，忙半天，最后呢他会提示我们说什么？返回了一个处，当你看到处的时候，说明什么？ 说明他是可以使用显卡的啊，可以使用显卡的，那当然这些蜗牛是一个就是警告了，警告你这个命令可能要淘汰了。那你以后要干嘛？要以后要用这个方法来测试，那他会 列出你可用的这种 gpu， tfd can figured leastfizzyco davids， 就是列出物理的 gpu。 那在这里我实验我只有一个 gpu 啊，如果你你的计算机安装了很多个 gpu， 他会把你的这个 gpu 全部列出来。 好的，那如果说你安装的没有安装那两个康达那个，那那那那两个辅助库的话，那这里头会显很显然会显示 fouse 了， 显示 frost， 那这就是我们所说的这种安装。那之后你的代码你的使用啊，比如使用是贪斯 flow， 要读几张图片， tft image， 然后比如说我们叫做 tft image 什么呢啊？ 比如说是什么抵扣的解码等等吧，这些东西还有随机裁剪等等吧，你就可以使用这个框架来对图片做处理，来创建一个模型，来进行深度学习的运。 好的，这就是关于这种天丝福的安装。那大家我想总结最后一点，就是说就是我们这个安装非常简单，实际上罗伊罗斯这么长时间，我们总结起来就是三步吧，第一步，安装面临抗打，无论什么平台安装面临抗打。第二步， pipe 银色的天丝 flow。 第三步，如果说你有显卡的话，康达安装这俩东西，最后安装一个辅助库，安装这几个辅助库 就 ok 了。好的，大家如果说有什么问题呢，可以加我的微信来进行咨询，这是我的微信，也可以欢迎大家学习在网易云课堂的这种完整课程啊，这完整课程将近两百节，并且提供 学员答疑，提供数据机代码以及呃这种可见等等吧，也欢迎大家关关注我的网易云课堂的这种呃拍摄入 我们爬虫数据分析， pus 给等等课程。嗯，谢谢大家，我们的这个这个安装教程啊，就讲到这里，大家那些辅助库啊等等吧，如果需要的话加个微信我传给你就可以，谢大家，再见！

大家好，今天继续我们的探测辅路二点叉的深度学习系列。本视频我来分享一下怎样读取潘纳斯的数据训练模型。这次我使用的数据集是一个心脏病预测的数据集， 他是一个二分类的问题。我们都知道潘纳斯呢是 pasen 非常好用的一个数据处理与数据分析的内裤，如果能将潘纳斯和特色 flow 进行对接， 那么就能先使用 plus 进行数据处理，然后将数据处理之后的结果呢传给 tenson flow 进行模型的训练， 这是一个比较好的处理流程。首先来介绍一下这个数据机，它的名字叫做心脏病的数据机，在它里面每一行呢是一个病人， 包含病人的信息，以及这个病人当时真的是否有心脏病。而我们的目标呢是使用该数据训练个模型，根据病人的信息来预测这个病人是否有心脏病，这是一个二分类的问题。我们来看一下这个数据， 这个数据就是这样的一个 csv 的格式，它有一些病人信息，比如说性别，年龄等等一些信息。最后一个 target， 这个 target 呢是零代表没有心脏病，十一代表生了心脏病。 我们的目标就是用前面的特征来预测，最后这个 target 回到我们的代码，本次的目标就是这样的，就怎样把一个 pandas 的数据加载到 cares 能够进行训练呢？ 首先我们使用 pandas 来读取数据，第一步应用 pandas 和 test floor 运行，然后呢，我看一下这两个库的 version， pd 点 version 和 tf 点 version 运行。 大家看到我用的 tf 呢是二点一点零，判断死是一点零点一，然后我使用 p 点 ready csv， 把刚才的这个 csv 给读取到 df， 这 csv 的路径在 datas 下面的 hot， 下面的 hot 点 csv 运行，然后我们看一下这个 data frame 前进行， 我们看到下载成了一个正常的表格，前面呢就是 a 级 sex， 后面呢就这个 target 在这里面，前面呢都是数字，其实由于这一列它的数据呢是这种字无串，也就是说是一个 分类的特征，比如说我们看一下 d f 点 d types 就是美丽的类型，我们看到其他的呢都是 inter 六十四以及 float， 而这个 sol 类型 tar object 就是怎么串。 我们都知道机器学习只能处理数字，所以说我们想办法把这一列变成数字，这里简单起见，我们直接使用 pandas 的 category 扣，就是说先把这一列变成分类列，然后呢使用 category 扣点扣子， 直接使用分类的编码来把它变成数字运行，我们看一下，我们重新看一下前几行， 我们看到这个扫这一列呢就变成了二三四这样的数字，那么输入输出都是数字了，就可以往 cares 试图加载了。第二步我们怎么把数据加载到 tf 点 data 等 data 呢？首先呢我们把这个塔盖的这一列给取出来， 就 d f 点 pop 这一列，把它等于 target 运行，这个时候我们看下 d f， 我们看到它的 target 那一列呢已经消失了，也就是说这个时候它就是我们的输入特征的数据，这个时候我们看下 target 点 high 哎，它是个 series， 就是我们要预测的目标，就这样的零一零一这样的数字，接下来呢我就会使用 tf 点 data 点 dataset 下面它的一个函数 from tensor slices， 这样的话可以直接把一个内存的数据变成 dataset， 这里我使用的方法是 d f 点 values 以及 target 点 values， 然后用原组的形式把这俩括起来，传给这个函数，就可以构建你的 set。 那这个 d f 点 values 和 tactical values 是什么东西呢？我们先看一下 d f 点害的去前进行的 values 运行，我们看到它呢其实就是个 ninepad array， 它是个二位数组，每一行呢就一条数据，它有多行， 然后 target the values， 我们看一下它也是个男排的 ray， 那么我们就明白了，这个 from tensor slices 它传承的原组呢，这两项都是男排的数组，男排的数组加载到 date set， 前面我们演示了， 所以说总结一点，潘纳斯要想进入 carrus， 方法还是通过南派这个中间的形式，所以说南派号称 是机学习底层的这种通用的语言运行。然后我们介绍一个特性， ditasit， 它是个数据集，它本身呢是可以否循环便利的， 而它里面因为我们传了个原子，有两项，所以说可以直接编例的时候呢，分开去两项，我们打印一下前五行，就是分别打印出 features 和 label， 逆行，我们看到 features 呢，就这样的 lv lab 呢，就这样的数字。接下来为了送人模型，我们将这个数据随机打散，打散了这个八分，我直接取这个数以及的行数，然后拜其为一，就是每次取一条 运行。第三大步我们就来创建训练模型，首先创建的模型呢，依然使用 cart 点 c 勾选手， 这里分三层，因为我们是二分零预测，所以说这里最后一个是单词一，就有一个元素他值，因为是零，因为是一， 中间是一个十元素的 r， e， l， u 的单词层。而它的输入呢，我们也是一个单词，它英文的 ship， 这里可以这样写，就是 d f， 它 ship 的一， 这句什么意思？ d f 的 ship， 它本身是一个二元组，代表它是多少行多少列。当我们送入 cars 这个函数的时候呢，我们需要把行给省略掉，只取它的列，列数呢，就是特征数，就这个意思 运行。然后呢， model 点 compare， 我们设定它的优化器 los 和 matrix， 因为我们是二分类问题， los 可以是 binary 的 超市 enter 配运行。然后看一下 model 点 summary， 我们看到就有三层以及每一层的参数。最后呢，我们使用 model 点 fit， 把我们这个 dear set 传进来训练。十五轮运行， 我们看到他进入正常的训练，而这个 los 呢，在持续的降低这个精度呢，从七十一直到了七十九， 说明他是正常进行训练的。 ok， 以上呢就是本视频代码的演示，回顾一下，我们的目标是把判断词的数据传递给 tender flow 的 disset， 然后送到 cares 进行训练。 要把 pandas 的数据转换成 decide， 我们可以使用 nampa 这个中间的形式来进行转换。方法呢就 decide 点 from tensor slices 传音 元组，第一项是特征的麦六四这个蓝牌手组，第二项是 target， 也就是 label 的蓝牌手组这样的形式。好了，我们下次见，拜拜。

本文讲解 tens of flow 二点零的最新特性。通过实力演示卷机神经网络、循环神经网络等模型构建，在 tens of flow 二点零中， 人工智能的实践变得更加高效和直观。首先，我们了解到 tens of flow 二点零引入了 eagle execution 模式，使得代码更加简洁易读，开发者可以立即看到模型的输出，这对于快速原型设计和调试至关重要。 此外， carry cpi 的无缝集成使得构建深度学习模型变得更加简单，无论是初学者还是专业人士都能快速上手。 接下来，我们将深入探讨卷机神经网络 convolutional neural networks cnns 的实践。在 tens of flow 二点零中，你可以轻松的创 创建卷基层，并利用 image data generator 进行数据预处理，提升模型对图像数据的处理能力。例如，我们可以通过构建一个简单的 lanette 或 race net 模型，用于图像分类任务，如 minus 手写数字识别或 cipher 十物体识别。 对于序列数据循环神经网络 recurrent neural networks rnns 和其变种，如长短时记忆网络 lsdm 和门控循环单元 gru 在自然语言处理和时间序列预测中有广泛应用。 在 test of flow 二点零中，你可以使用 t f carries layers l s， t m 或 t f carries layers g r 又来构建这些模型，同时利用 state for 参数来保持长期记忆，这对于处理文本生 成、机器翻译等任务非常有效。此外， transformer 模型源自于自然语言处理领域的 transformer 架构也被 tenso flow 二点零支持通过 transformer 模块， 我们可以实现高效的自注意力机制，这对于诸如 bird 这样的预训练语言模型具有重要意义，能够显著提升文本理解和生成的质量。在实际应用中，我们会结合 tenso board 可视化工具实时监控模型训练过程，调整超参数以优化性能。 tenso flow 二点零还提供了模型保存与加载功能，使得模型在不同设备或环境间迁移变得轻而易举。总结来说， tenso flow 二点零为深度学习实践提供了强大的工具和便捷的接口，使得 构建、训练和部署深度学习模型变得更加高效和灵活。无论你是深度学习的新手还是资深开发者，都能在这个版本中找到满足自己需求的特性，推动人工智能技术的进一步发展。