1、激活tensorflow环境终端下输入:source activate tensorflow2、进入jupyter notebook出现如下问题:没有找到matplotlib库3、解决方法在tensorflow环境下,输入conda list 查看这个版本的python依赖的anaconda里面有哪些已经安装的库目录,显示如下可以发现没有我们要调用的ma... 1.1 如果在操作了conda安装了 jupyter notebook 操作的,因此可能原因是各种软件包版本不匹配: 因此更新 anaconda 及所有包即可: 更新Anconda: conda update conda 更新所有包: conda update -all 完后,再打开,发现完美解决!good! 1.2 如果不行,可以再尝试sudo apt-get install libsodi... 问题1. No module named ‘torch’ 问题2. No module named ‘ matplotlib ’ 问题1. No module named ‘torch’ 1.打开 Anaconda Navigator 2.将环境切换到安装pytorch的那个环境(我的命名为pytorch) 3.安装 Jupyter notebook Jupyter , 然后install/launch) 4.重启Jupy 首先我们设计一个具有两层隐藏层的神经网络作为训练MNIST数据集的网络; 将学习率设置为变量(每迭代一次,按公式减小学习率,目的为了使得收敛速度更快); 将Dropout算法引入,但是并不使用它(keep_prob设置为1.0),只为了说明此项也是可以更改的,对准确率都一定的影响; 使用交叉熵(cross-entropy)代价函数计算loss 使用Adam优化器,对los...
一、Fetch操作 Tensorflow 中的Fetch操作是指:定义会话, 调用 op实现相应功能时,Fetch操作可以sess.run()多个op(同时run多个op),将多个op组成数组(或者说列表),传入run中可以得到多个op的输出结果。 定义一些常量和op import tensorflow as tf #Fetch的作用:会话里执行多个op,得到它运行后的结果 input...
对于 Tensorflow 中的优化器(Optimizer),目前已有的有以下: tf.train.GradientDescentOptimizer()       常用的梯度下降法 tf.train.Adadeltatimizer() tf.train.Adagradoptimizer() tf.train.AdagradDAOptimizer() tf.train.MomentumOpt...
要在 Jupyter Notebook 中激活 TensorFlow ,你需要先确保已经安装了 TensorFlow 。可以使用以下命令在 Python 环境中安装 TensorFlow : pip install tensorflow 安装完成后,你可以在 Jupyter Notebook 中激活 TensorFlow 。首先,打开一个新的终端或命令提示符窗口,并输入以下命令: jupyter notebook 这将启动 Jupyter Notebook 服务器,并在Web浏览器中打开 Jupyter Notebook 界面。在浏览器中选择一个目录,然后点击"New"按钮,选择" Python 3"以创建一个新的 Python 3笔记本。 在新的笔记本中,你可以导入 TensorFlow 并开始使用它。在一个代码单元格中输入以下代码来导入 TensorFlow : ``` python import tensorflow as tf 然后,你就可以使用 TensorFlow 的功能了。你可以在代码单元格中输入 TensorFlow 代码,并按下Shift + Enter来执行它。 希望这可以帮助你激活 TensorFlow 并在 Jupyter Notebook 中使用它!如果你有其他问题,请随时提问。