WIN10系统下在ANACONDA中激活PYTHON及安装AUTOKERAS的步骤

AgentFlow:模块化智能体框架与Flow-GRPO强化学习实战解析 在人工智能领域,大语言模型(LLM)与智能体(Agent)技术正推动着自动化任务处理的发展。其核心原理在于通过规划、执行与反馈的循环,使AI系统能够自主调用工具解决复杂问题。这一技术的价值在于突破单一模型的局限性,实现更可靠的多步骤推理。在实际应用中,智能体框架需要处理搜索、代码执行、数学计算等多种场景。本文聚焦的AgentFlow框架,正是通过模块化设计将智能体拆分为规划者、执行者、验证者和生成者四个专家模块,并引入Flow-GRPO强化学习算法进行流程内优化。该框架在搜索增强与工具调用等任务上展现出显著 阅读详情


本文主要参考了 autokeras官网,有不明白的点可以考虑在这里面自己寻找答案。

ANACONDA安装

ANACONDA官网自己去下载安装,免费的~~~

Python使用前准备

激活PYTHON环境变量

打开Anaconda Prompt ,输入

conda init

回车运行,等待执行完毕后,再输入

conda info --envs

将会得到类似下图的反馈,
在这里插入图片描述
输入以下命令开始激活环境变量
(注意!!!下面这行命令中的 C:\Util\Anaconda3 是从上图中复制过来的,请根据实际情况替换)

conda activate C:\Util\Anaconda3

最后,输入

python

验证一下激活是否成功
在这里插入图片描述
验证好之后记得 CrtlZ 退出Python,再进行以下的步骤。

安装pip工具

希望你还记得你的Anaconda安装路径,不记得的话可以输入

conda info --envs

将会得到类似下图的反馈,
在这里插入图片描述
输入以下命令
(注意!!!下面这行命令中的 C:\Util\Anaconda3 是从上图中复制过来的,请根据实际情况替换)

cd C:\Util\Anaconda3\Scripts

输入以下命令开始安装pip工具

easy_install.exe pip

得到下图中的反馈基本就是安装成功了
在这里插入图片描述
用以下指令验证一下安装结果

pip3 -V

成功显示当前pip的版本
在这里插入图片描述

安装Tensorflow

启用venv(虚拟环境构建模块)

自己新建一个文件夹,用来存放虚拟环境相关的文件。
新建的这个文件夹里不能有任何东西!

输入以下指令,用自己刚创建的那个文件夹的路径来替换C:\Util\Anaconda3\venv
(我新建了一个名为venv的文件夹)

python -m venv --system-site-packages C:\Util\Anaconda3\venv

运行完毕之后会发现文件夹中多出了如下图所示的这些东西
在这里插入图片描述
输入指令激活虚拟环境
(注意!!!下面这行命令中的 C:\Util\Anaconda3\venv,请根据实际情况替换)

C:\Util\Anaconda3\venv\Scripts\activate

激活虚拟环境后,命令行会自动重启,重启后会有(venv)标识
在这里插入图片描述
如果想退出虚拟环境,只需要输入下面这个命令就可以了
当然,现在先不要退!!!

deactivate

安装Tensorflow pip软件包

首先,在虚拟环境中更新pip

pip install --upgrade pip

接着运行指令开始下载安装Tensorflow pip软件包

pip install --upgrade tensorflow

这时候可以去⛆⛆了,因为至少半小时才能下载完毕。
在这里插入图片描述
等待全部安装完毕后,输入以下命令验证安装是否成功

python -c “import tensorflow as tf;print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))”

在这里插入图片描述
至此,Tensorflow已安装完毕。

安装AutoKeras

以下安装步骤依旧在venv虚拟环境中进行

pip install git+https://github.com/keras-team/keras-tuner.git

注:如果报错 ERROR: Cannot find command ‘git’ - do you have ‘git’ installed and in your PATH? 需要先运行一下命令安装git

pip install git

(不知道为啥,我安装了git之后还是有这个ERROR,无奈最后在cmd命令行里运行了)
接下来继续在venv虚拟环境中运行下面的指令,开始安装AutoKeras

pip install autokeras

配置Spyder并验证AutoKeras的安装

Spyder是Anaconda中的一个Python编译软件。这里在Spyder中建立一个.py文件,用来验证AutoKeras在Python代码文件中的运行情况。
在这里插入图片描述

import autokeras
import pprint

pprint.pprint(autokeras)

设置Python,使其运行在需要的venv虚拟环境中

点击Tools - Preferences
在这里插入图片描述
选择Python Interpreter, 点击“Use the following Python interpreter”, 找到venv虚拟环境相应的文件夹目录下的python.exe (“C:\Util\Anaconda3\venv” 根据实际情况更改)

C:\Util\Anaconda3\venv\Scripts\python.exe

在这里插入图片描述
依次点击Apply和OK退出Preference设置,关掉所有ipython console下的标签让它自行重启console窗口
在这里插入图片描述
Console窗口重启完毕后,点击运行代码。
第一次运行可能有些慢,报了一堆不知道啥,直接忽视
在这里插入图片描述
在最后显示出<module ‘autokeras’ from ‘C:\Util\Anaconda3\venv\lib\site-packages\autokeras\init.py’>,那就恭喜,Autokeras已经安装成功了!
在这里插入图片描述

AutosarMCAL开发——基于EB Wdg驱动 Autosar标准文件中提及的API共有5个,接口名传入参数说明返回参数函数功能ConfigPtr:Wdg配置指针,参数来自于EB生成代码voidWdg初始化ConfigPtr:Wdg配置指针Wdg初始化检查Wdg切换模式,需开启对应配置timeout:设置定时触发器计数(单位ms)void喂狗并重新设定计数值Wdg版本信息本文为博主个人学习总结记录,如有不正,欢迎指正。 阅读详情

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