目录
1.git安装与使用
1.1 git安装
1.2 修改git bash默认路径
1.3 git常用操作
2.环境搭建
2.1 tensorflow安装
2.2 CUDA安装
2.3 CuDNN安装
3.测试
3.1 helloword测试
3.2 简单线性回归测试
1.git安装与使用
1.1 git安装
1、从Git官网下载一个Git安装包，官网地址为：http://git-scm.com/downloads；
2、一键安装，环境变量会自己配置好
1.2 修改git bash默认路径
1. 开始菜单下找到Git Bash 快捷方式
2. 选中Git Bash图标，右键，选中“属性”
3. 去掉--cd-to-home，修改“起始位置”为自定义的git 本地仓库的路径，如：F:\git_code
1.3 git常用操作
1. 创建新仓库：创建文件夹，进入文件夹，执行git init 命令
2. 检出仓库 ：git clone [email protected]:/path/to/repository
3. 从远程下载 1) git remote add origin [email protected]:demonxian3/hellowrold.git #关联本地和远程仓库
2) git pull origin master #从远程把新变化拉下来
4. 本地上传 1) git add your_resource #从本地仓库增加，结果会保存到本机缓存里
2) git commit –m “注释” #提交本机缓存的内容到本机HEAD里面
3)git push origin master #把本地仓库提交到远程仓库 origin代表关联的远程仓库
2.环境搭建
2.1 tensorflow安装
1.pip install tensorflow
2.2 安装CUDA（是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台）
1.打开链接https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 找对应的版本下载 可以下local版（1.4G） 或者network 版 比较小
2.安装后 检查环境变量 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\bin
2.3. 安装cuDNN（是用于深度神经网络的GPU加速库）
1.下载https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
2.解压配置环境变量C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\cudnn-9.0-windows10-x64-v7\cuda\bin
3.测试
3.1 helloword测试
1.跑helloworld 发现警告 Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2
解释：1）为了提升CPU计算速度的。若你有支持cuda的GPU，则可以忽略这个问题，因为安装SSE4.1, SSE4.2, AVX, AVX2, FMA, 仅仅提升CPU的运算速度（大概有3倍）
解决办法：
1）忽视警告，并屏蔽警告
开头输入如下：
import os
os.environ[‘TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL‘] = ‘2‘
2）进 tensorflow 官网，从源码安装。
2.代码
‘‘‘ HelloWorld example using TensorFlow library. Author: Aymeric Damien Project: https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/ ‘‘‘ from __future__ import print_function import tensorflow as tf # Simple hello world using TensorFlow # Create a Constant op # The op is added as a node to the default graph. # # The value returned by the constructor represents the output # of the Constant op. hello = tf.constant(‘Hello, TensorFlow!‘) # Start tf session sess = tf.Session() # Run the op print(sess.run(hello))
3.2 简单线性回归测试
‘‘‘
@author :Eric-chen
@contact:[email protected]
@time :2018/4/14 18:09
@desc :简单线性回归
‘‘‘
import tensorflow as tf
import numpy as np
import os
os.environ[‘TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL‘] = ‘2‘
#create data
x_data=np.random.rand(100).astype(np.float32)
y_data=0.1*x_data+0.3
#create tensorflow structure start
Weights=tf.Variable(tf.random_uniform([1],-2.0,2.0))
biases=tf.Variable(tf.zeros([1]))
y=Weights*x_data+biases
loss=tf.reduce_mean(tf.square(y-y_data))
optimizer=tf.train.GradientDescentOptimizer(0.4)
train=optimizer.minimize(loss)
init=tf.global_variables_initializer()
#create tensorflow structure end
sess=tf.Session()
#Very important
sess.run(init)
for step in range(2000):
sess.run(train)
if step%20 ==0:
print(step,sess.run(Weights),sess.run(biases))
参考资料：
1.Windows下修改Git Bash 默认路径
2.Git服务搭建及github使用教程
3.CPU、GPU、CUDA，CuDNN 简介
原文地址：https://www.cnblogs.com/jycjy/p/8836152.html