pycharm tensorflow 예제

작업에 할당된 GPU 또는 CPU 장치를 기록해야 합니다. 그런 다음 각 작업에 대해 세션에서 사용되는 장치를 정보를 얻을 수 있습니다. 예를 들어 장치 배치에 소프트 제약 조건을 사용하는 경우 와 같은 구성 세션을 사용할 수 있습니다. 이 두 가지 의 차이점은 벡터에 방향이 있다는 것입니다. 그럼에도 불구하고 지금까지 보았던 이러한 예제는 기계 학습 문제로 작업할 때 발생할 수 있는 벡터와는 거리가 먼 것처럼 보일 수 있습니다. 이것은 정상입니다. 수학 벡터의 길이는 순수한 숫자입니다. 반면 방향은 상대적입니다: 일부 기준 방향을 기준으로 측정되고 라디안 또는 도 단위가 있습니다. 일반적으로 방향이 양수이고 참조 방향에서 시계 반대 방향으로 회전한다고 가정합니다. 설치가 작동하는지 테스트하려면 test.py 라는 파이썬 파일을 만듭니다. 다음 파이썬 스크립트를 test.py 복사하여 PyCharm에서 실행합니다.

현재 텐서플로우 버전을 출력하면 텐서플로우가 성공적으로 설치됩니다. 이제 텐서 플로우 설치 가이드에 정의 된 대로 설치할 올바른 텐서 플로우 바이너리를 정의하고 설치할 시간입니다. 내 경우에는 다음과 같습니다 : 텐서 플로우 시각화에서 테스트 할 샘플 코드가 선택되었습니다. 위의 코드 예제를 실행하려면 파일의 아무 곳이나 마우스 오른쪽 단추로 클릭하고 아래 이미지와 같이 프로그램을 실행할 수 있습니다. C:Users[사용자 이름]AppDataLocalContinuumanaconda3envstensorflow_envpython.exe 이제 텐서플로우에 대해 더 알고 있으므로 라이브러리를 시작하고 설치해야 할 때입니다. 여기, 그것은 텐서 플로우 파이썬에 대 한 API를 제공 하는 것이 좋다, C ++, 하스켈, 자바, 이동, 녹, 그리고 또한 R에 대 한 타사 패키지라는 텐서 플로우. (텐서플로우_엔브) C:> # 프롬프트가 기본에서 텐서플로우_env로 변경하여 실행할 스크립트를 설정합니다. 인트로 텐서 플로우 스크립트 (텐서 플로우 소개에서)는이 게시물에 사용됩니다 : 텐서 플로우를 설치하려면 패키지 설치를 클릭하십시오. 인터넷 속도에 따라 몇 분 정도 걸릴 수 있습니다. 일단 설치하면 패키지가 성공적으로 설치설치됩니다 패키지설치 : `텐서 플로우`. 예를 들어 구성 요소의 합계로 한 벡터를 표현하는 것에 대해 이야기할 때, 그 합계가 주어진 벡터인 두 개 이상의 벡터인 구성 요소 벡터에 대해 이야기하는 것을 볼 수 있습니다. (3) 아나콘다 프롬프트를 열고 다음 명령으로 텐서플로우_env라는 콘다 가상 환경을 만듭니다(올바른 경로에 있는지 확인) 평면 벡터는 텐서의 가장 간단한 설정입니다.

위에서 보았듯이 일반 벡터와 매우 유사하며 벡터 공간에서 자신을 발견하는 유일한 차이점이 있습니다. 이를 더 잘 이해하려면 2 X 1인 벡터가 있는 예제부터 살펴보겠습니다. 즉, 벡터는 한 번에 두 쌍을 이루는 실제 숫자 집합에 속합니다. 또는 다르게 명시되어 있는 두 공간의 일부입니다. 이러한 경우 좌표(x,y) 평면의 벡터를 화살표 또는 광선으로 나타낼 수 있습니다. 그렇다면 PyCharm 및 명령줄에서 사용하는 가상 환경에서 실행되는 텐서플로우 코드를 모두 결합하는 방법입니다. 아직 수행하지 않은 경우 기존 별칭 tf에서 텐서플로를 작업 공간으로 가져옵니다.

Este post foi publicado em Sem categoria em por .