パイソン、機械学習（加工へ-lerning）、深い学習を学ぶ（深い学習）の概念も理解しています。私は最近、初心者の加工へ学習知識から学び始めたが、基本的な理論的な知識はもちろんバイアスされ、私は白キズのコードを練習しようとするので、その時々の練習への最初の理論が解決すべき、退屈を感じます問題は、実際には正常にインストールされ、正常にテストのサードパーティのパッケージの品種です。これは私がいないだけで満たすためにさまざまなプログラムに依存プログラム、およびコンパイルと実行環境を、書きたいことを実感しました。「すべては、準備ができている唯一の強い風が」そうそれが言うかもしれません。以下のレコード彼らのピット採掘困難なプロセス
。
アナコンダでは環境python3.7のtensorflow2.0エラーをインストール
テストコードを実行するのpythonを使用すると、インポートが登場しました：DLLのロードに失敗しました：ネイティブTensorflowランタイムのロードに失敗しました、指定されたモジュールが見つかりません。
またQuguanネットワークビューtensorflowのインストールエラーが提案する、これは明らかに方法はありませんが、私はこれはエラー時に彼のインストールパッケージは、アンインストールtensorflow（関連文書をきれいにしなければならない）だと思います。
この考え方は良いはずです、すべての後に、再度、環境変数をチェックする前に、テスト手順が正しいです。このインストール・プロセスは、単に誤って削除したファイル、予測不可能なエラーが（発生したことを、本当に長いですタイムアウトを実行しています）。
その後、我々は非常に速く、国内の清華イメージのダウンロードを使用することができ、彼らは、サードパーティ製のパッケージのpythonをインストールすることができ方法を探して。
ピップ-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simpleいくつかのパッケージをインストールします
インストールプロセスを繰り返して、テストコード、tensorflow間違っ時には、モジュールを見つけることができません。私は、問題が発生した場所、それがコンピュータのGPUリソースを使用し、問題のCPU、GPUのバージョン番号、プログラムのGPUバージョンはより高速に実行されますtensorflowについてのすべてを読んだ後、解決策を見つけるためにブログを探し始める、知っているが、少し複雑に感じることはありませんだけでなく、追加のサポート（CUDA、cudnn）をインストールし、さまざまなバージョンの互換性の問題を検討します。プログラムデータは、多くのではないだろうに実行することを学ぶようになった、使用のCPUのバージョンに決めた、私はTFのバージョンをインストールするとき、それはちょうどもう一度試して、その後、注意を払っていないべきだと思います。
また、互換性の問題を持っているpython3.7の下に設置tensorflow2.0を見て、今tf2.0リリースされたばかりの、それは非常に一般的ではないようです。この時間は、私が使用して、バージョンを軽減python3.6 + tensorflow1.x、そして最終的に成功を！
また、このような多くのように、バージョンの互換性の問題は、いくつかのパッケージは他のパッケージに依存して、この重要な科学的データは、コンピューティングnumpyのパッケージを持っている、互換性は非常に重要であるパッケージのpythonの様々な実現、間違いが登場、図は、この期間中にエラーがあり、缶参照のため。
輸入TFとしてtensorflow こんにちは = tf.constant（' こんにちは、tensorflow ' ） 性別 = tf.Session（） プリント（sess.run（ハロー）） sess.close（）
最後のテストは成功しました：プリントアウト：b'hello、tensorflow "
☆概要：、すべてのステップは、慎重に1インストールする必要があり、互換性のあるバージョン、インストールパス、環境変数が正しくなければなりません。
2、時には方法を試して、ランタイムをインストールするには多くの問題tensorflowキットがあるでしょう。
図3は、Dauthがよりハンズオンを聞いて、問題を解決できる場合があります！
运行环境需要的包都测试好了，就可以接着顺利使用，之后会进一步学习运用，不断探索。