【神经网络与深度学习-TensorFlow实践】-中国大学MOOC课程（一~二）（概述和TensorFlow2.0和2.4和GPU环境的安装和使用）

• 第0讲 课程概述
• • 参考文献
• 第1讲 人工智能的起源
• • 1.1 人工智能的诞生
  • 1.2 人工智能的发
  • 1.3 机智过人or技不如人r
• 第2讲 TensorFlow2.0和2.4
• • 2.1 开发环境介绍
  • 2.2 Anaconda的下载与安装
  • 2.3 Hello，World（两种模式）
  • 2.3.5 关于ANACADA中没有VSCode图标的解决方案
  • 2.4 使用JupyterNotebook
  • 2.5 包管理和环境管理
  • • 3、包管理
    • 4、conda环境管理
  • 2.6 安装TensorFlow2.0
  • 2.6# 安装tensorflow2.4，我最终还是2.0
  • 2.7 安装tensorflow-gpu=2.0.0

第0讲 课程概述 1、机器学习是人工智能一个重要分支
2、深度学习是机器学习一个分支
3、深度学习可以简单理解为深层次的神经网络
参考文献 [1] 神经网络与深度学习——TensorFlow实践
第1讲 人工智能的起源 1.1 人工智能的诞生 1.2 人工智能的发 1.3 机智过人or技不如人r 人工智能无所不在
第2讲 TensorFlow2.0和2.4 2.1 开发环境介绍 python+Tensorflow2.0+Anaconda
TensorFlow2.0 2019.06发布
2.2 Anaconda的下载与安装 自己去看视频https://www.icourse163.org/learn/XUST-1206363802?tid=1464103450#/learn/content?type=detail&id=1242446386&cid=1265479341&replay=true
如果实在懒得看，可以看别人的文字安装教程，不过我记得anaconda安装是自带pyhton版本的，并且会默认把你已经安装的pyhton版本覆盖，如果你想保留两个，网上有教程，但是这不影响使用，如果你第一个python版本下没有什么程序使用，我是因为之前安装pycharm装的，懒得删，出问题踢我https://blog.csdn.net/wq_ocean_/article/details/103889237
2.3 Hello，World（两种模式） 1、Python可以使用两种模式运行：交互模式和脚本模式
2、使用交互模式：在命令行窗口逐行输入代码并运行
a、打开ANACONDA NAVIGATOR
b、环境管理页面（左边的enbironments ）
c、点击base(root) - open with python
进入python的交互编程模式
d、然后可以在 >>> 后输入python语句，可以执行python命令
每行代码，每行处理
e、退出使用quit()、exit()或者CTRL + Z
3、脚本模式：使用编辑器，将所有代码保存在python脚本文件中，统一运行。vs code
a、打开ANCONDA NAVIGATOR
b、通过主界面的工具栏，打开VSCode，在这里插句题外话，我下载的ANACONDA没有VSCode图标，解决方案请看2.4节。
c、打开VSCode资源管理菜单

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d、点击添加文件夹，存放代码的文件夹，可以自己建一个

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e、然后新建一个文件，叫做hello_world.py

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f、然后就可以在该文件里编写python代码，之后使用CTRL+，必须保存不然不行

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g、使用快捷键CTRL+~打开终端

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h、在终端中使用python文件名的方式运行脚本文件

python hello_world.py

可以看到运行结果：

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在脚本模式中只有有输出语句的才会有输出
2.3.5 关于ANACADA中没有VSCode图标的解决方案 需要先自行下载VSCode，有的话跳过下载，下载教程可以看下面这个链接（有VSCode中文配置）
https://blog.csdn.net/weixin_43883917/article/details/113867914
另：如果你下载失败或者嫌弃官网下载速度缓慢，你可以尝试点击该链接下载：https://wwx.lanzoui.com/i2AAkmyrrmh
下载了VSCode可以直接参考下面这个教程
https://blog.csdn.net/qq_45089446/article/details/115526746
2.4 使用JupyterNotebook 1、通过网页访问的Web应用程序，在网页中编写和执行程序。
便于程序的远程访问
屏蔽了不同系统间的显示差异，便于代码共享。
2、不仅可以编辑和运行程序
将程序和文档整合在同一个文档中
代码、图像、注释、公式、图形、运行结果
代码保持在编辑器中的格式，且可以运行
能够以网页或幻灯片的形式分享。
3、实战演练
a、打开JupyterNoterbook，自当跳转到浏览器当中，并且打开默认目录，初次安装会跳转到C盘默认目录下，这种默认设置使用起来非常不方便。

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b、在使用JupyterNoterbook之前，对其默认目录进行修改
（1）打开终端
（2）在终端中使用JupyterNoterbook命令，初次使用生成其配置文件，也可以找到其配置文件的路径

jupyter notebook --generate-config

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（3）根据提示找到配置文件的路径，并找到文件，然后使用VSCode打开文件

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（4）搜索包含dir的一个键值字符串

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（5）取消注释，将其更改为你希望的一个目录，指定的路径必须包含有对应的文件夹，文件是自己创建的

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然后验证：在所使用环境下中使用命令，出现如下就表示成功

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（6）接下来返回Anaconda打开jupyternotebook，会看到一个新的网页（没有自带的各种包了）
（7）新建一个文件

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（8）使用
CTRL+ENTER是运行
可以插入其他语法
（9）推荐一些jupyter的使用教程
环境配置
史上最详细、最完全的jupyter notebook使用教程，Python使用者必备！——ipython系列之三
使用教程
Jupyter Notebook 教程（入门与进阶
2.5 包管理和环境管理 1、包管理
a、安装、更新、卸载工具包
b、安装时能自动安装相应的依赖包
2、环境管理
a、在同一台机器上创建几个相互独立的python开发环境
b、隔离不同项目所需的不同版本的工具包
c、防止版本的冲突
3、包管理
a、在anaconda中使用conda命令进行python包管理。
conda安装包的语法为

conda install

package_names必须是一个完整的包的名称，或者是多个完整包的名称。
conda卸载包的语法为

conda remove

conda更新包的语法为

conda update

记不清包的名称，使用模糊查询

conda search

text是包含名称所有或者部分字符的字符串
也可以使用自带的pip工具进行包的管理，和conda不冲突，可以相互补充
pip安装包的语法为

pip install

pip卸载包的语法为

pip uninstall

4、conda环境管理
创建环境的语法为

conda create --name

激活语法的环境为

activate

推出环境的语法为

deactivate

删除环境的语法为

conda remove --name --all

查看当前已经创建环境的基本信息

conda env list

2.6 安装TensorFlow2.0 1、创建独立环境并激活
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2、可视化安装
a、打开anaconda，切换到环境管理页面

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当前只有一个base环境，这是anaconda默认的环境
b、可视化创建tensorflow2.0的独立的python环境
c、首先修改下载源
清华大学镜像源使用帮助https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/
如果不会，下面2.4.0中有教
注：由于更新过快难以同步，我们不同步pytorch-nightly, pytorch-nightly-cpu, ignite-nightly这三个包。
d、在cmd中运行

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/

e、打开anaconda，执行下面操作，然后耐心等待

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下载好之后是这个样子

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f、然后打开该命令行窗口
使用PPT上提供的命令安装相应的命令行模块包

pip install numpy matplotlib Pillow scikit-learn pandas -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

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g、安装完成后，使用pip安装命令安装tensorflow2.0 -beta版本

pip install tensorflow==2.0.0-beta -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

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2.6# 安装tensorflow2.4，我最终还是2.0 前提：安装anaconda2021.05版本 ，安装包可以去清华镜像网站自行下载ananconda清华镜像网站
其自带的python版本是
1、使用命令行安装tensorflow2.4的步骤为
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推荐第二部使用pip安装
1、使用anaconda用户界面安装
首先更改下载源，参考清华大学开源软件镜像站https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/
2、在cmd中执行

conda config --set show_channel_urls yes

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然后用记事本打开创建的文件，该文件在当前目录下可以找到，
将给出的代码复制到该文加下，保存

channels: - defaults show_channel_urls: true default_channels: - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2 custom_channels: conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

然后回到anaconda环境管理界面，清理缓存教程没有执行，如果下载的慢再来执行

// 这是网址在视频录制中的做法，但是当我学习的时候已经变成了上述，所以这里在上述方法不可行时，我执行了视频中的方法，可行，记录了下来 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/conda config --set show_channel_urls yes

即可添加 Anaconda Python 免费仓库。
运行 conda clean -i 清除索引缓存，保证用的是镜像站提供的索引。
【深度学习|【神经网络与深度学习-TensorFlow实践】-中国大学MOOC课程（一~二）（概述和TensorFlow2.0和2.4和GPU环境的安装和使用）】运行 conda install numpy 测试一下吧。
3、点击create创建，按照步骤执行

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等到下方的滚动条消失就是环境创建完成
4、然后在该环境下，代开命令行窗口，接下来的操作就和命令行安装的2-3步骤一样
a、安装相应的python软件包

pip install numpy matplotlib Pillow scikit-learn pandas -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

b、然后使用pip安装Tensorflow2.4

pip install tensorflow==2.4.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

c、进入python模式，运行

import tensorflow

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2.7 安装tensorflow-gpu=2.0.0 和上面一样重新创建一个环境，，从安装2.0的f步（把第f步换成下面的）开始按照下面执行，然后下载python包，只不过下载指令换成了

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow-gpu==2.0.0-alpha0

我不知道-alpha0干嘛的，但是参考的人家的就直接用了， 后面不行卸载再装
然后检验
接着输入python 进入python
先输入

import tensorflow as tf

这个可以检测tensorflow安装好了没
再输入

tf.test.is_built_with_cuda()

这个用来检测cuda 返回true或者false

tf.test.is_gpu_available()

这个用来检测gpu 返回true或者false
如果两个都是true 那么gpu就安装好了
输入

tf.__version__

输出tensorflow版本号2.0.0
在输入

tf.test.is_gpu_available()

返回值为True，则安装正确

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