pycharm安装python第三方库,pycharm库安装方法
克拉斯是基于大蟒的深度学习库
克拉斯是一个高层神经网络美国石油学会，喀拉斯由纯计算机编程语言编写而成并基张量流、Theano以及工具包后端。
安装步骤及遇到的坑：
(1)安装张量流：CMD命令行输入点安装-升级张量流
(2)安装克拉斯：匹普安装喀拉斯-乌-普雷
(3)验证张量流
朱皮特笔记本或者庞巴迪输入以下代码：
导入张量流astf
hello=tf.constant("hello，tensorflow ")
sess=tf .会话()
print(sess.run(hello))
能显示"你好，张量流"则表示安装成功
(4)验证喀拉斯，
使用克拉斯中手写数字识别数据集测试下载克拉斯开发包，命令行输入以下命令
康达安装git #安装饭桶工具饭桶克隆https://github.com/fchollet/keras.git #下载深度学习工程内容
cd keras/examples/#进入测试代码所在路径python mnist_mlp.py #执行测试代码
验证深度学习时遇到两个坑，问题描述及解决方案如下：
(1)康达更新失败，安装饭桶工具遇到CondaHTTPError:URL的HTTP 000连接失败
康达配置-添加https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/频道
城市配置-设置显示频道网址是#生成配置文件
修改生成的配置文件c:\用户\\ .康达尔
#修改前
频道：
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
-默认
ssl_verify: true
显示频道网址：真
#修改后
频道：
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
ssl_verify: true
显示频道网址：真
康达信息命令查看配置信息，确认修改成功后，康达安装饭桶即可完成下载更新
(2)keras中的例子案例中手写数字识别数据集无法下载
问题原因：keras源码中下载手写数字识别的方式是path=get_file(path，origin= https://S3。亚马逊鹦鹉。com/img-datasets/mnist。npz’)，数据源是通过URL=https://s3.amazonaws.com/img-datasets/mnist.npz进行下载的。访问该全球资源定位器(统一资源定位器)地址被墙了，导致手写数字识别相关的案例都
卡在数据下载部分
解决办法：
（一)下载好mnist_npz数据集，并将其放于2007年10月25日示例目录下
（二)修改mnist_mlp.py
""在手写数字识别数据集上训练一个简单的深度神经网络。
20个周期后达到98.40%的测试准确度
（在K520 GPU上，每个时期有*很多*的参数调整余地。)2秒。
从__未来_ _导入打印_功能
导入kerasfromkeras.datasets导入mnistfromkeras.models导入Sequentialfromkeras.layers导入密集，Dropoutfromkeras.optimizers导入RMSprop
batch _ size=128 num _ classes=10个时期=20 #从本地加载数据
导入numpyasnp
路径=。/mnist.npzf=np.load(path)
x_train，y_train=f[x_train]，f[y_train]
x _测试，y _测试=f[ x _测试]，f[ y _测试]
f.close()
#在训练集和测试集之间划分的数据
#(x_train，y_train)，(x_test，y_test)=mnist.load_data()
x火车=x火车。形状(60000，784)
x _测试=x _测试。形状(10000，784)
x火车=x火车。as类型(“浮点32”)
x_test=x_test.astype(float32 )
x _ train/=255 x _ test/=255 print(x _ train。形状[0]，训练样本)
print(x_test.shape[0]，测试样本)
#将类别向量转换为二进制类别矩阵
y _ train=keras。utils。to _ category(y _ train，num_classes)
y _ test=keras。utils。to _ categorial(y _ test，num_classes)
模型=顺序()
model.add(Dense(512，activation=relu ，input_shape=(784，))
model.add(辍学(0.2))
model.add(Dense(512，activation=relu ).
model.add(辍学(0.2))
model.add(Dense(num_classes，activation=softmax ))
模型。摘要()
模型。编译(loss=类别_交叉熵，
optimizer=RMSprop()，
度量=[准确性])
history=model.fit(x_train，y_train，
批处理大小=批处理大小，
时代=时代，
详细=1,
验证数据=(x测试，y测试))
score=model.evaluate(x_test，y_test，verbose=0)
打印(测试失败：,分数[0])
打印(测试准确性：,分数[1])
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