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    基于Python安装TensorFlow、库安装和Jupyter Notebook

    一、TensorFlow下载安装

    TensorFlow安装教程.pdf中是安装到默认路径下的,如果不想安装到C盘,想自定义安装,可以参考以下方法。

    比如我安装的路径为D:\xcsoftware\Python\InstallationPath

    可以通过cmd,在默认路径下输入d:进入D盘,输入pip3 install tensorfolw,如图1.1所示,如图1.2所示安装成功。


    图1.1


    图1.2

    二、Python库安装

    使用pip安装有两种方式,一种是直接在命令行安装,第二种是下载好相应的版本后再安装,各有利弊,推荐第二种方法,详情看下文。

    2.1、使用pip通过命令行直接安装库

    以安装numpy 库为例,同样先进入d盘路径下,然后输入 pip3 install numpy(安装的库名),如图2.1所示,会提示安装成功。


    图2.1

    有时候会提示更新pip版本,同样在d盘路径下,根据提示输入python –m pip install –upgrade pip 即可。

    2.2、下载好相应文件再通过pip安装库

                 这种方法安装可以省去后续安装scipy库的很多麻烦。比如安装scipy时,需要先安装numpy和mkl,如图2.2所示。而通过第一种(pip3 install numpy(安装的库名))的方式安装的numpy是没有mkl的,因此安装scipy时会报错。为了解决这个问题,需要重新去库下载地址下载对应版本的带mkl的numpy,重新安装。  


    图2.2

    2.2.1、先去官网下载相应的版本库

    在用Python开发时(Windows环境),会碰到需要安装某个版本的第三方库, windows版的各种Python库安装包下载地址:

    http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/

    其中cp34表示CPython 3.4,win_arm64指的是64位版本。将下载的whl文件放到Python安装Scripts目录下,因为pip在这个目录下。

    2.2.2、通过cmd去到Python安装Scripts目录下,再使用pip install xxx.whl安装

    如图2.2.2.1所示,cmd进入默认路径后,d:进入D盘,再通过

    cd D:\xcsoftware\Python\InstallationPath\Scripts进入Python安装Scripts目录下,接着就可以通过pip3 install “xxx.whl”(对应的文件名)安装库了。图2.2.2.1,图2.2.2.2,图2.2.2.3分别是numpy,scipy和PIL库的安装效果图。其中安装PIL库时,使用Pillow作为PIL的替代,如图2.2.2.4所示。


    图2.2.2.1

    图2.2.2.2

    图2.2.2.3

    图2.2.2.4

    三、下载安装JupyterNotebook

                 Jupyter notebook, 前身是IPython notebook, 它是一个非常灵活的工具,有助于帮助构建很多可读的分析,他的一个很大优点就是可以把代码、运行结果保存在一个notebook中,这对于学习算法比较重要,因为以后看代码的时候,可以很明确代码运行结果(尤其是在图像处理方面)。总结来讲,这个工具适合编写很多试验性代码,按算法类型分类notebook,每个notebook中保存不同的实现方式和运行效果。

    在开始使用 notebook 之前,我们先需要安装该库。Jupyter 官网上(https://jupyter.readthedocs.io/en/latest/install.html)可以找到完整的步骤。

    有以下两种方式:

    1、对于初学者,可以通过安装 Anaconda,同时安装Python和JupyterNotebook

    2、对于有Python经验的人来说,如果已经安装过Python,可以通过Python的pip工具来安装Jupyter Notebook。

    接下来主要通过2方法来安装JupyterNotebook。

    先通过cmd进入d盘,输入pip3 install jupyter,如图3.1所示,开始下载Jupyter

    图3.1

                  如图3.2所示,Jupyter Notebook被下载到了默认C盘,因此,可通过在命令窗口默认路径下(默认C盘)直接输入jupyternotebook 即可启动 Jupyter 主界面,如图3.3所示。


    图3.2


    图3.3

    参考:

    Jupyter Notebook 快速入门 http://www.cnblogs.com/nxld/p/6566380.html

    http://www.cnblogs.com/haoguoeveryone/p/haoguo_4.html

     

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  • python安装tensorflow

    2020-11-11 14:10:30
    记录数字图像处理大作业遇到的问题: 自己对图像进行灰度处理后,需要用一个客观的标准评判...文章中提及“tensorflow框架里有直接关于psnr计算的函数”,需要用到tensorflow库。 原以为安装会很方便,想当然cmd,pi

    记录数字图像处理大作业遇到的问题:
    自己对图像进行灰度处理后,需要用一个客观的标准评判实现的效果,经过百度,我找到了一个评价标注:PSNR。
    PSNR是指峰值信噪比,表示信号最大可能功率和影响它的表示精度的破坏性噪声功率的比值的工程术语。由于许多信号都有非常宽的动态范围,峰值信噪比常用对数分贝单位来表示。
    理论参考:PSNR-峰值信噪比(原理及python代码实现)
    文章中提及“tensorflow框架里有直接关于psnr计算的函数”,需要用到tensorflow库。
    原以为安装会很方便,想当然cmd,pip install tensorflow,没想到报红了!一看time out,以为是网络问题,再试一次发现还是相同的情况。突然感觉事情没有这么简单。
    百度一看,大家都在下载的时候有各种各样的问题:
    版本不匹配,numpy无法使用等等。
    最终从知乎上找到答案。

    需要先安装pip3(sudo apt-get install pip3)
    CPU版: pip3 install tensorflow
    GPU版: pip3 install tensorflow-gpu

    安装成功截图在下,pycharm中引用没有报错:
    安装成功
    最后使用

    import cv2
    import numpy as np
    import math
    import os
     
     
    def psnr1(img1, img2):
       mse = np.mean((img1/1.0 - img2/1.0) ** 2 )
       if mse < 1.0e-10:
          return 100
       return 10 * math.log10(255.0**2/mse)
     
    def psnr2(img1, img2):
       mse = np.mean( (img1/255. - img2/255.) ** 2 )
       if mse < 1.0e-10:
          return 100
       PIXEL_MAX = 1
       return 20 * math.log10(PIXEL_MAX / math.sqrt(mse))
    

    参考:图像质量评价指标之 PSNR(峰值信噪比) python实现

    展开全文
  • python安装tensorflow流程

    2020-09-02 22:22:12
    在anaconda 中依次输入 conda create -n tensorflow python=3.7 conda activate tensorflow ...第三句是安装tensorflow。 为了更快的创建环境,安装可使用清华镜像,以下步骤要在上面步骤开始前进行。 conda conf

    在anaconda 中依次输入
    conda create -n tensorflow python=3.7
    conda activate tensorflow
    conda install pytorch1.2.0 torchvision0.4.0 cudatoolkit=10.0 -c pytorch

    第一句是创建tensorflow虚拟环境;
    第二句是激活(进入)虚拟环境;
    第三句是安装tensorflow。

    为了更快的创建环境,安装库可使用清华镜像,以下步骤要在上面步骤开始前进行。
    conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
    conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
    conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/

    conda config --set show_channel_urls yes

    展开全文
  • 首先声明几点:安装tensorflow是基于Python的,并且需要从Anaconda仓库中下载。所以我们的步骤是:先下载Anaconda,再在Anaconda中安装一个Python,(你的电脑里可能本来已经装了一个Python环境,但是Anaconda中的...

    首先声明几点:

    安装tensorflow是基于Python的,并且需要从Anaconda仓库中下载。

    所以我们的步骤是:先下载Anaconda,再在Anaconda中安装一个Python,(你的电脑里可能本来已经装了一个Python环境,但是Anaconda中的Python是必须再装的),然后再下载安装tensorflow。

    因为anaconda支持的python版本与TensorFlow支持的python版本不一致可能会导致安装出错,因此下载时候一定不能下载最新版本的anaconda,要先查询下tensorflow支持python哪个版本再下。

    我安装的是:Anaconda3-4.0.0-Windows-x86_64.exe和Python3.5。

    一,安装Anaconda

    安装需要注意:

    win+R进入windows中的命令模式,运行cmd:

    输入:conda --version检测anaconda环境是否安装成功.

    如图表示安装成功

    二,安装Tensorflow

    安装Tensorflow,在Anaconda Prompt中输入:condacreate -n tensorflow python=3.5

    在这里找到Anaconda Prompt

    一般情况下下载会很慢,大概率会失败,因为一般默认链接的都是国外镜像地址,下载肯定很慢。

    改一下链接镜像的地址:打开安装好的Anaconda中的 Anaconda Prompt,然后输入:

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

    conda config --set show_channel_urlsyes

    这两行代码用来改成连接清华镜像的。直接一同复制后粘贴到Anaconda Prompt命令行就行:

    打开C:\Users\自己用户名\.condarc文件:

    删除两行代码:

    ssl_verify: true

    - defaults

    然后在Anaconda Prompt中输入:condacreate -n tensorflow python=3.5.2

    开始下载插件

    此时,便开始下载各个插件,如果显示安装失败,则关闭窗口,重新打开在命令框输入:conda clean --lock

    接着重新输入condacreate -n tensorflow python=3.5.2

    下载插件完成

    输入activate tensorflow切换了,就代表安装成功了。

    我们要安装的是CPU版本,那么在命令下紧接着输入:

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

    如果无法下载,请留言

    这一步如果出现:

    如果无法下载,请留言

    因为pip的版本需更新,安装提示输入指令:python -m pip install --upgrade pip'就可以了

    接下来最后一步——测试:

    在Anaconda Prompt窗口中输入: python

    进入python后依次输入:

    import tensorflowas tf

    sess= tf.Session()

    a= tf.constant(10)

    b= tf.constant(12)

    sess.run(a+b)

    运行结果22,就代表你已经完全安装好Tensorflow了。

    如果还遇到其他一些奇怪的错误,随时留言我们可以一起探讨。。。。。。。。。。。。。。。。。。

    展开全文
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    1.安装依赖 pip install scipy pip install matplotlib pip install numpy --ignore-installed numpy #若已安装则更新到最新版本 2.下载tensorflow包 下载地址 https://pypi.org/simple/tensorflow 安装: sudo ...
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