Anaconda+Windows安装Tensorflow

本文详细介绍如何使用Anaconda环境管理器安装Tensorflow的过程。包括安装Anaconda、配置镜像源、创建虚拟环境、安装Tensorflow及测试验证等步骤。

本人近期采用Anaconda成功安装了Tensorflow,现将经验分享如下,供大家参考。

过程很简单:

1. 安装Anaconda,从官网或者清华镜像下载与主机系统匹配的版本,推荐最新版本,下载后自定义安装位置,然后按照默认设置安装即可。

官网:https://www.anaconda.com/download/

清华镜像:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/

2. 安装完以后,打开Anaconda Prompt,如果通过清华的仓库镜像安装的话,先输入以下命令,推荐第一行命令输入两次,以便把这个镜像地址放在首位。

 

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

conda config --set show_channel_urls yes

 

3. 安装TensorFlow,继续打开Anaconda Prompt,输入:

conda create -n tensorflow python=3.5             注意:3.5以上版本就可以

安装完以后,输入:

activate tensorflow

4. 激活后,我选择安装的是CPU版本,输入:

pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow

5. 测试安装是否成功,打开Anaconda Prompt进入python环境,如图

然后输入以下代码:

>>>import tensorflow as tf

>>>hello = tf.constant("hello, tensorflow!")

>>>sess = tf.Session()

>>>print(sess.run(hello))

 

如果安装成功,则会显示:

b'hello,tensorflow'

 

使用tensorflow后,要记得关闭环境:

deactivate tensorflow

6. 打开anaconda nagavitor可以发现,除了原本的root环境外,已经有了一个新的tensorflow环境。在新的tensorflow环境下,我们再次安装spyderjupyter notebook原来的anaconda目录下又多了几个带有tensorflow的图标。此时打开带有tensorflowspyder图标,就可以在spyder中使用tensorflow了。

 

基于STM32 F4的永磁同步电机无位置传感器控制策略研究内容概要:本文围绕基于STM32 F4的永磁同步电机(PMSM)无位置传感器控制策略展开研究,重点探讨在不依赖物理位置传感器的情况下,如何通过算法实现对电机转子位置和速度的精确估计与控制。文中结合嵌入式开发平台STM32 F4,采用如滑模观测器、扩展卡尔曼滤波或高频注入法等先进观测技术,实现对电机反电动势或磁链的估算,进而完成无传感器矢量控制(FOC)。同时,研究涵盖系统建模、控制算法设计、仿真验证(可能使用Simulink)以及在STM32硬件平台上的代码实现与调试,旨在提高电机控制系统的可靠性、降低成本并增强环境适应性。; 适合人群:具备一定电力电子、自动控制理论基础和嵌入式开发经验的电气工程、自动化及相关专业的研究生、科研人员及从事电机驱动开发的工程师。; 使用场景及目标:①掌握永磁同步电机无位置传感器控制的核心原理与实现方法;②学习如何在STM32平台上进行电机控制算法的移植与优化;③为开发高性能、低成本的电机驱动系统提供技术参考与实践指导。; 阅读建议:建议读者结合文中提到的控制理论、仿真模型与实际代码实现进行系统学习,有条件者应在实验平台上进行验证,重点关注观测器设计、参数整定及系统稳定性分析等关键环节。
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