正確安裝anaconda，以及正確匯入tensorflow和keras。

官網下載，或者映象下載

Anaconda、清華大學開源軟體映象站

執行anaconda navigator→Environments→create

設定環境名，選擇python版本

修改channels為國內源【清華，每隔五秒同步一次官方】，方便下載

點選播放鍵執行Terminal

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/

# 設定搜尋時顯示通道地址

conda config --set show_channel_urls yes
 

安裝tensorflow和keras

pip install tensorflow==1.15

pip install keras==2.3.1

有GPU安裝GPU版本

pip install tensorflow-gpu

#conda安裝CUDA和cuDNN。不然無法使用GPU

conda install cudatoolkit cudnn

注意。不帶cudnn==x.x.x為最新版本

執行單獨環境下的python

檢測是否安裝好了tensorflow和keras

pip list | find /i "tensorflow"

#“|“是管道符。就是將上一個命令的輸出,作為下一個命令的輸入

# find ”x”是尋找指定內容x，/I 引數為不區分大小寫

pip list | find /i "keras"

執行python

匯入tensorflow和keras包

import tensorflow as tf

import keras

\>>> tf.__version__

'1.15.0'

\>>> keras.__version__

'2.3.1'
>>>

使用pandas庫裡面的read_excel函式讀取excecl檔案，並展示資料前5行，使用索引的方法讀取第一行第一列的資料。

執行Jupyter

或者python也行

#匯入pandas包
import pandas as pd

data_yzw =pd.read_excel('D:\Developer\JetBrains\www.jetbrains.com\JetBrainsDemo\PycharmP\Crawler\yzw\研招網專業資訊.xls', sheet_name="Sheet1")
#顯示前五行
data_yzw [:5]
#顯示第一行第一列
data_yzw .iloc[1, 1]

[外鏈圖片轉存失敗,源站可能有防盜鏈機制,建議將圖片儲存下來直接上傳(img-GhCDyW9q-1635862423119)(file:///C:/Users/Eureka/AppData/Local/Temp/msohtmlclip1/01/clip_image012.jpg)]

使用索引的方法讀取第一行第一列的資料

使用pandas庫裡面的read_csv函式讀取csv檔案，並展示資料前5行。

# csv檔案讀取方法
## pandas裡面的read_csv

# 如果不設定encoding="gbk"可能不會中文顯示成功
data_csv = pd.read_csv("D:\Developer\JetBrains\www.jetbrains.com\JetBrainsDemo\PycharmP\Crawler\yzw\yzw.csv",encoding="gbk")

data_csv[:5]
#data_csv.iloc[1, 1]

使用OpenCV庫讀取圖片並展示，輸出圖片的尺寸、形狀、資料型別。

# 圖片的讀取和展示

## 使用open CV讀取

#匯入OpenCV包
import cv2

 
#讀取影象
cv2_image = cv2.imread('E:\ChromeDownload\Sheya\897028310.jpg')
#顯示影象
cv2.imshow('cv2_image', cv2_image)
#等待
cv2.waitKey()
#銷燬視窗
cv2.destroyAllWindows()

#影象形狀
print(cv2_image.shape)
#影象型別
print(type(cv2_image))

# 使用kreas讀取圖片

from keras.preprocessing.image import array_to_img, img_to_array, load_img

import numpy as np

 
#讀取圖片/載入
load_img = load_img('E:\ChromeDownload\Sheya\880524660.jpg')

load_img_image = np.array(load_img)

print(load_img_image.shape)

print(type(load_img_image))

使用PIL庫讀取圖片並使用.array函式轉換為矩陣形式，使用matplotlib包展示圖片，輸出轉換圖片的尺寸、形狀、資料型別。

import matplotlib.pyplot as plt

img_plt = plt.imread('D:\Developer\ToneC\IDMDL\928679220.jfif')
img_plt_array = np.array(img_plt)
print(img_plt_array)
plt.imshow(img_plt)
plt.show()
print(img_plt.shape)
print(type(img_plt))

GitHub下載地址

(TensorflowOne)[https://github.com/lehoso/TensorflowOne]