机器学习TensorFlow环境搭建

TensorFlow 是一个端到端开源机器学习平台。它拥有一个全面而灵活的生态系统，其中包含各种工具、库和社区资源，可助力研究人员推动先进机器学习技术的发展，并使开发者能够轻松地构建和部署由机器学习提供支持的应用。

要运行tensorflow首先需要python3.6 - 3.9 和64位的系统，确保这些都有了在进行下一步。

pip安装Tensorflow

　　笔者使用的pip安装的tensorflow，用pip安装版本不能19.0尽量将pip版本更新的最新版本 python -m pip install --upgrade pip ，

　　然后创建一个python虚拟环境  python -m venv --system-sitmore-packages .\venv 

　　激活虚拟环境  .\venv\Scripts\activate 

　　pip默认源安装会很慢，使用清华大学镜像源  pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 

　　安装tensorflow软件包  pip install tensorflow 

　　安装完成后验证  python -c "import tensorflow as tf;print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"  得到 tf.Tensor(1114.1982, shape=(), dtype=float32) 就代表成功

vscode上使用虚拟环境

　　在设置搜索python.venv出现

　　在venv path 中填入虚拟环境目录地址，在venv folders填入环境软件目录

　　然后F1 搜索  python:Select Interpreter 

　　

 

　　选择你的虚拟环境，ctrl+shift+`新建终端如果出现

无法加载文件 D:\pythonStudy\venv_test\Scripts\Activate.ps1，因为在此系统上
https:/go.microsoft.com/fwlink/?LinkID=135170 中的 about_Execution_Policies。
所在位置 行:1 字符: 3

　   以管理员身份运行 PowerShell，并输入 set-executionpolicy remotesigned ,再输入“y”