標籤:錯誤 學習 github 工作 技術 需要 XML 選擇 view
總得要不斷跟得上時代與技術的步伐——機器學習終將變革我們的生活、學習與工作,也許就在不久的將來。。
今天興緻所致,準備嘗試基於我大google的tensorflow搭建個學習環境,哪天說不定可以教會它玩遊戲,亦或可以輔助在遊戲開發中搭建一些有意思的關卡,先做積累跟培養興趣吧。好了,廢話不多說,進入正題。
看了不少的環境搭建方法,感覺都比較複雜,按照理解,首先要有python的環境(鑒於在windows環境下貌似只支援64位,最低3.5的版本),選擇了python3.5.2的64位版本,可以直接進行安裝(為方便後期的調試開發,減少錯誤,建議完整安裝),並勾選配置到環境變數,也可以後期自己手動布置環境。安裝好python後,即可直接使用cmd命令列進行測試環境布置。
為了方便安裝並減少連網失敗(各種需要FQ等)導致的錯誤安裝過程,可將必要的whl依賴包下載下來手動安裝(主要牽扯到的是numpy),因此,直接通過pip install wheel先安裝whl的環境即可;然後進行安裝下載後的numpy即可(http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#numpy)。
之後我們就可以到tensorflow的github上去下載構建好的tensorflow版本(根據自己的環境及版本選擇下載,我這邊下載的是windows下的cpu版本——https://ci.tensorflow.org/view/Nightly/job/nightly-win/M=windows,PY=35/),下載後直接安裝即可。
之後即可直接編寫代碼測試安裝結果即可:
- >>>import tensorflow as tf
- >>>sess = tf.Session()
- >>>test = tf.constant(‘Hello Tensorflow’)
- >>>print(sess.run(test))
windows環境下的tensorflow安裝