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  • anaconda+pycharm安装tensorflow,matplotlib,numpy,网上有关的教程很多,但经过我亲生经历,我的不能用,如果你使用的python3.6,那么请按照我的步骤,进行, anaconda是一个非常厉害的python的库管理器,但是有...

    anaconda+pycharm安装tensorflow,matplotlib,numpy,网上有关的教程很多,但经过我亲生经历,我的不能用,如果你使用的python3.6,那么请按照我的步骤,进行,

    anaconda是一个非常厉害的python的库管理器,但是有时候也会引起很大的麻烦,下面我说一下我的安装思路

    1.首先你要安装anaconda和配置anaconda的环境变量(网上教程很多),

    2.打开你的anaconda的anaconda prompt命令符,输入一下的命令

    conda create -n tensorflow python=3.6
    activate tensorflow
    conda install pandas matplotlib jupyter notebook scipy scikit-learn nltk
    conda install -c conda-forge tensorflow keras

    这里说一下最好安装python3.5或者python3.6,不然很麻烦。。。。。

    安装后打开pycharm并配置解释器,运行

    import tensorflow as tf
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    # 使用numpy生成200个随机点
    x_data = np.linspace(-0.5, 0.5, 200)[:, np.newaxis]
    noise = np.random.normal(0, 0.02, x_data.shape)
    y_data = np.square(x_data) + noise
    
    # 定义两个placeholder
    x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1])
    y = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1])
    
    # 构建神经网络中间层
    Weights_l1 = tf.Variable(tf.random_normal([1, 10]))  # 1 10
    biases_l1 = tf.Variable(tf.zeros([1, 10]))
    Wx_plus_b_l1 = tf.matmul(x, Weights_l1) + biases_l1
    Li = tf.nn.tanh(Wx_plus_b_l1)
    
    # 定义神经网络输出层
    Weights_l2 = tf.Variable(tf.random_normal([10, 1]))
    biases_l2 = tf.Variable(tf.zeros([1, 1]))
    Wx_plus_b_l2 = tf.matmul(Li, Weights_l2) + biases_l2
    prediction = tf.nn.tanh(Wx_plus_b_l2)
    
    # 二次代价函数(方差)
    loss = tf.reduce_mean(tf.square(y - prediction))
    # 梯度下降法
    train_stop = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.1).minimize(loss)
    
    with tf.Session() as sess:
        # 变量的初始化
        sess.run(tf.global_variables_initializer())
        for step in range(2000):
            sess.run(train_stop, feed_dict={x: x_data, y: y_data})
        # 获得预测值
        prediction_value = sess.run(prediction, feed_dict={x: x_data})
        # 画图
        plt.figure()
        plt.scatter(x_data, y_data)
        plt.plot(x_data, prediction_value, 'r-', lw=5)
        plt.show()
    

    这里这时会报

    Intel MKL FATAL ERROR: Cannot load mkl_intel_thread.dll.
    这个错误的解决方案时,打开命令符输入where mkl_rt
    这里可以看到一个路径,这个路径就是你之前安装anaconda时的添加的环境变量,然后在环境变量中去除这个路径,然后在命令符重新输入where mkl_rt ,如果出现“信息: 用提供的模式无法找到文件”,说明你成功了,重启pycharm运行上面的py代码,就可以看到程序成功运行

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  • 解决python库在pycharm能用,在dos界面不能使用 我在学机器学习的时候,在dos界面运行python代码 from numpy import * eye(4) 发现dos界面中反馈的是下面的 >>> import numpy Traceback (most recent call...

    解决python库在pycharm能用,在dos界面不能使用

    我在学机器学习的时候,在dos界面运行python代码

    from numpy import *
    eye(4)
    

    发现dos界面中反馈的是下面的

    >>> import numpy
    Traceback (most recent call last):
      File "<stdin>", line 1, in <module>
    ImportError: No module named numpy
    >>>
    

    而我在pycharm上面运行python代码是没有问题的
    from numpy import *
    print(eye(4))

    解决方法

    因为我之前有安装Java的经验,所以我觉得是python环境没有设置好的问题。
    打开这个界面,点击系统保护
    在这里插入图片描述
    打开环境变量
    在这里插入图片描述
    打开系统变量的Path
    在这里插入图片描述
    点击新建,将你电脑里的安装python的位置的lib文件写在里面
    在这里插入图片描述
    然后在dos界面写就没问题了
    有问题欢迎继续交流

    展开全文
  • 但是用Pycharm编写项目的时候是不能写magic函数的,会出现编译错误;但是不加这行,运行后,Matplotlib图表就不会正常显示。程序运行后也不会报错。 解决方法:最后加入plt.show() import numpy as np from...

    在用IPython的时候,可以使用以下的Magic Function(魔法函数)来显示Matplotlib图表:

    %matplotlib inline

    但是用Pycharm编写项目的时候是不能写magic函数的,会出现编译错误;但是不加这行,运行后,Matplotlib图表就不会正常显示。程序运行后也不会报错。

    解决方法:最后加入plt.show()

    import numpy as np
    from matplotlib import pyplot as plt 
    random_image = np.random.random([500, 500])
    plt.imshow(random_image, cmap='gray')
    plt.colorbar()
    plt.show()

    参考链接:https://www.jb51.net/article/140728.htm

    展开全文
  • 由于报名了一个数据科学实训营,需要用到pandas包,...于是就换成终端安装,在终端中输入了pip install pandas, 结果出现报错(由于文章是事后写的具体报错内容记得),报错的大概意思就是,安装pandas包需要先安装

    由于报名了一个数据科学实训营,需要用到pandas包,首先尝试了在pycharm中进行安装,pycharm>>>preference>>>project>>>project interpreter中进行搜索安装结果安装失败。于是就换成用终端安装,在终端中输入了pip install pandas, 结果出现报错(由于文章是事后写的具体报错内容不记得),报错的大概意思就是,安装pandas包需要先安装numpy,但是电脑里已经有一个版本较低的numpy 1.8.0rc,所以安装失败。

    我就想那就先把电脑里的numpy自带的numpy卸载,然后在pycharm中下载新版本的numpy,使用sudo pip uninstall numpy,结果卸载失败。接着又想着那就直接更新,使用sudo pip -u numpy,出现报错。

    于是将报错内容复制到网上去搜,搜到了一个跟我问题类似的文章《mac下不能卸载升级bumpy的解决方法》http://blog.csdn.net/hqzxsc2006/article/details/51602654。说是系统问题,要关闭SIP就能解决。

    具体操作如下:
    1. 重启电脑,电脑启动的时候按住command+R;
    2. 等画面上显示苹果logo的时候之后,你会看到「OS X 工具程式」的窗口,选择终端(注意,这里选择的时候要把键盘按下去,而不是在键盘上轻击);
    3. 然后终端就打开了,你直接输入csrutil disable,输完之后重启;
    电脑重启之后,再重新执行sudo pip install -U bumpy,就成功安装了numpy1.13.3,而且可以从pycharm中看到显示

    这时再用sudo pip install pandas即可安装成功。

    但是当我在pycharm中import pandas , 对pandas进行调用时,出现报错,报错内容是,pandas和numpy的版本不兼容,当前pandas要求的numpy最低版本为1.9.0。我就纳闷了,明明库里显示numpy当前版本为1.13.3。

    为了弄清情况,我就调用了numpy
    import numpy
    print numpy.version.version

    结果显示当前版本依旧还是1.8.0rc

    这让我有点搞不清状况,于是我决定使用终端到python库中彻底删除numpy文件夹,重新下载。

    具体步骤如下(由于写在事后,演示版本与报错版本不一致):
    1.
    ”’
    import numpy
    print numpy .version
    ”’
    module ‘numpy.version’ from ‘/Libraty/Python/2.7/site-packages/numpy/version.pyc’
    可以看到numpy文件夹所在路径,
    复制路径:/Libraty/Python/2.7/site-packages。

    2.打开终端输入cd /Libraty/Python/2.7/site-packages, 切换到该目录,可以看到已经安装的包。

    3.查看numpy路径,
    cd numpy,切换到numpy目录,
    pwd 查看numpy路径,/Library/Python/2.7/site-packages/numpy,
    ls 查看numpy文件夹里的内容
    cat version.pyc,可以查看库里实际numpy的版本, 发现是numpy 1.8.0rc。

    4.彻底删除numpy文件夹,
    sudo rm -r /Library/Python/2.7/site-packages/numpy,(注意一定要加sudo不然会出现permission denied,而无法删除),
    cd ..返回上一级目录,
    ls 可以看到库中已经没有numpy文件夹了,说明删除成功

    5.重新下载numpy
    sudo pip install numpy,下载成功
    调用pandas,调用成功,大功告成。

    回过头来想了想,其实是不是根本就不需要这么多步骤,我可不可以不关闭SIP ,直接在发现pandas无法安装是因为numpy的原因时,就用终端找到numpy文件夹并删除。希望有小伙伴碰到这种问题,直接试试这种办法看看是否可以,因为毕竟SIP涉及到电脑安全。

    展开全文
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