tensorflow学习笔记(1)环境准备写个简单例子(小白手册)-20240506

本文主要是介绍tensorflow学习笔记(1)环境准备写个简单例子(小白手册)-20240506,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

一、安装python、tensorflow

1、Mac上默认python已经安装,自带pip

2、pip3 install tensorflow

如果报错,提示pip3版本较低,可以根据提示来更新pip3:/Library/Developer/CommandLineTools/usr/bin/python3 -m pip install --upgrade pip

3、然后再使用pip3来安装tensorflow

pip3 install tensorflow

二、运行个例子
import tensorflow as tfa = tf.constant(1)b = tf.constant(2)c = a * bsess = tf.Session()print(sess.run(c))

报错1

import: command not found出现在第一个import

原因:python需要在文件头加上#!/usr/bin/env python3

解决报错后,继续运行,又报错

报错2:

xxx tensorflow % ./tf_test1.py              

这篇关于tensorflow学习笔记(1)环境准备写个简单例子(小白手册)-20240506的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/968850

相关文章

HarmonyOS学习(七)——UI(五)常用布局总结

自适应布局 1.1、线性布局(LinearLayout) 通过线性容器Row和Column实现线性布局。Column容器内的子组件按照垂直方向排列,Row组件中的子组件按照水平方向排列。 属性说明space通过space参数设置主轴上子组件的间距,达到各子组件在排列上的等间距效果alignItems设置子组件在交叉轴上的对齐方式,且在各类尺寸屏幕上表现一致,其中交叉轴为垂直时,取值为Vert

Ilya-AI分享的他在OpenAI学习到的15个提示工程技巧

Ilya(不是本人,claude AI)在社交媒体上分享了他在OpenAI学习到的15个Prompt撰写技巧。 以下是详细的内容: 提示精确化:在编写提示时,力求表达清晰准确。清楚地阐述任务需求和概念定义至关重要。例:不用"分析文本",而用"判断这段话的情感倾向:积极、消极还是中性"。 快速迭代:善于快速连续调整提示。熟练的提示工程师能够灵活地进行多轮优化。例:从"总结文章"到"用

【前端学习】AntV G6-08 深入图形与图形分组、自定义节点、节点动画(下)

【课程链接】 AntV G6:深入图形与图形分组、自定义节点、节点动画(下)_哔哩哔哩_bilibili 本章十吾老师讲解了一个复杂的自定义节点中,应该怎样去计算和绘制图形,如何给一个图形制作不间断的动画,以及在鼠标事件之后产生动画。(有点难,需要好好理解) <!DOCTYPE html><html><head><meta charset="UTF-8"><title>06

学习hash总结

2014/1/29/   最近刚开始学hash,名字很陌生,但是hash的思想却很熟悉,以前早就做过此类的题,但是不知道这就是hash思想而已,说白了hash就是一个映射,往往灵活利用数组的下标来实现算法,hash的作用:1、判重;2、统计次数;

csu 1446 Problem J Modified LCS (扩展欧几里得算法的简单应用)

这是一道扩展欧几里得算法的简单应用题,这题是在湖南多校训练赛中队友ac的一道题,在比赛之后请教了队友,然后自己把它a掉 这也是自己独自做扩展欧几里得算法的题目 题意:把题意转变下就变成了:求d1*x - d2*y = f2 - f1的解,很明显用exgcd来解 下面介绍一下exgcd的一些知识点:求ax + by = c的解 一、首先求ax + by = gcd(a,b)的解 这个

hdu2289(简单二分)

虽说是简单二分,但是我还是wa死了  题意:已知圆台的体积,求高度 首先要知道圆台体积怎么求:设上下底的半径分别为r1,r2,高为h,V = PI*(r1*r1+r1*r2+r2*r2)*h/3 然后以h进行二分 代码如下: #include<iostream>#include<algorithm>#include<cstring>#include<stack>#includ

阿里开源语音识别SenseVoiceWindows环境部署

SenseVoice介绍 SenseVoice 专注于高精度多语言语音识别、情感辨识和音频事件检测多语言识别: 采用超过 40 万小时数据训练,支持超过 50 种语言,识别效果上优于 Whisper 模型。富文本识别:具备优秀的情感识别,能够在测试数据上达到和超过目前最佳情感识别模型的效果。支持声音事件检测能力,支持音乐、掌声、笑声、哭声、咳嗽、喷嚏等多种常见人机交互事件进行检测。高效推

usaco 1.3 Prime Cryptarithm(简单哈希表暴搜剪枝)

思路: 1. 用一个 hash[ ] 数组存放输入的数字,令 hash[ tmp ]=1 。 2. 一个自定义函数 check( ) ,检查各位是否为输入的数字。 3. 暴搜。第一行数从 100到999,第二行数从 10到99。 4. 剪枝。 代码: /*ID: who jayLANG: C++TASK: crypt1*/#include<stdio.h>bool h

零基础学习Redis(10) -- zset类型命令使用

zset是有序集合,内部除了存储元素外,还会存储一个score,存储在zset中的元素会按照score的大小升序排列,不同元素的score可以重复,score相同的元素会按照元素的字典序排列。 1. zset常用命令 1.1 zadd  zadd key [NX | XX] [GT | LT]   [CH] [INCR] score member [score member ...]

【机器学习】高斯过程的基本概念和应用领域以及在python中的实例

引言 高斯过程(Gaussian Process,简称GP)是一种概率模型,用于描述一组随机变量的联合概率分布,其中任何一个有限维度的子集都具有高斯分布 文章目录 引言一、高斯过程1.1 基本定义1.1.1 随机过程1.1.2 高斯分布 1.2 高斯过程的特性1.2.1 联合高斯性1.2.2 均值函数1.2.3 协方差函数(或核函数) 1.3 核函数1.4 高斯过程回归(Gauss