tensorflow环境中已安装库

1. 深度学习课前准备工作 Anaconda3、TensorFlow和keras安装方法

1 下载Anaconda： Anaconda3-5.2.0-Windows-x86_64.exe 双击安装，选定环境变量 2 开始菜单打开Anaconda Prompt：（2、3、4有链接科学上网） 创建环境：conda create tf2 切换环境：conda activate tf2 （前缀（base）变成（tf2）） 3 安装TensorFlow：conda install tensorflow=2.0.0（而非pip install TensorFlow2.0.0） 检测安装成功 ： 依次输入python、import tensorflow as tf 、print(tf.version) 显示2.0.0即成功 4 安装keras： conda install mingw libpython conda install theano conda install keras2.3.1 参考链接： blog.csdn.net/m0_73550224/article/details/129645170?spm=1001.2014.3001.5506 5 查看已安装列表 conda list

pytorch（CPU）安装方法

conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch

PyCharm（社区版）安装方法

blog.csdn.net/qq_44809707/article/details/122501118?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%25229c0ee4633cd66508e44f0acbe9081aca%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334…%2522%257D&request_id=9c0ee4633cd66508e44f0acbe9081aca&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2alltop_positive~default-2-122501118-null-null.142v101pc_search_result_base4&utm_term=pycharm%E5%AE%89%E8%A3%85%E6%95%99%E7%A8%8B&spm=1018.2226.3001.4187

Google Colab与的使用（需科学上网）

最先观看： blog.csdn.net/weixin_44498476/article/details/107700730 http://jianshu /p/a42d69568966 使用colab直接访问本地数据：http://blog.csdn.net/qq_35812205/article/details/119491726 如何直接使用Jupyter Notebook链接到colab使用google GPU进行代码执行？在草稿中查看

Jupyter Notebook（使用常用操作）

按 Shift + Enter：运行当前单元格，并跳到下一个单元格。 按 Ctrl + Enter：运行当前单元格，但光标停留在该单元格。 按 Alt + Enter：运行当前单元格，并在下方插入一个新单元格。

Tab键进行补全 Shift+tab键 显示 字母含义

2. tensorflow2.0环境已安装库总计

tensorflow2.0环境已安装库总计简略版：python=3.6.5、tensorflow=2.0.0、nb_conda（Jupyter Notebook的插件）、mingw libpython theano、keras==2.3.1、SVR相关包： scikit-learn （conda install scikit-learn）、matplotlib （画图工具）、pandas（csv文件读取） 已更新conda 为4.10

conda create -n tf2 python=3.6.5 conda install tensorflow=2.0.0 conda install mingw libpython conda install theano conda install keras==2.3.1 已更新conda 为4.10 已安装：SVR相关包： scikit-learn （conda install scikit-learn）/ matplotlib

不清楚是否安装了 nb_conda 没（一个 Jupyter Notebook 的扩展，它允许用户在 Jupyter Notebook 的界面中直接管理 Conda 环境和包）

conda install nb_conda命令，安装了：

存在警告： Executing transaction: \ Enabling nb_conda_kernels… CONDA_PREFIX: D:\Anaconda\envs\tf2 Status: enabled | | Config option kernel_spec_manager_class not recognized by EnableNBExtensionApp. Enabling notebook extension nb_conda/main… - Validating: ok Enabling tree extension nb_conda/tree… - Validating: ok Config option kernel_spec_manager_class not recognized by EnableServerExtensionApp. Enabling: nb_conda

Writing config: D:\Anaconda\envs\tf2\etc\jupyter Validating… nb_conda 2.2.1 ok

done 创建环境时，安装了：