Steps to Install Keras through Anaconda

最新推荐文章于 2020-06-22 15:40:08 发布
原创 最新推荐文章于 2020-06-22 15:40:08 发布 · 170 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文介绍了一种安装Keras及其所需依赖库的方法。通过使用conda环境，依次安装了Keras、BLAS、m2w64-toolchain及h5py等库。这些命令能够帮助用户顺利配置好进行深度学习项目所需的开发环境。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

First install conda => keras => BLAS => m2w64-toolchain => h5py


Commands:

conda install -c conda-forge keras
conda install -c conda-forge blas
conda install -c msys2 m2w64-toolchain
conda install -c anaconda h5py
如何使用Python构建强化学习环境？
AI天才研究院
08-15 2059
强化学习（Reinforcement Learning，简称RL）作为人工智能和机器学习的重要分支，近年来在各个领域都取得了显著的成果。从围棋到机器人控制，从自动驾驶到推荐系统，强化学习的应用范围正在不断扩大。然而，要想成功应用强化学习算法，首先需要构建一个合适的环境，这个环境能够准确模拟实际问题，并为智能体提供学习和决策的平台。自定义环境通常需要实现与OpenAI Gym兼容的接口，以便与现有的强化学习算法和框架集成。状态空间和动作空间的定义奖励函数的设计环境动态的实现特定问题的约束和规则。
深度神经网络（DNN)入门教程
Cappucccccino的博客
04-28 812
Intro This is a Gentle introduction to neural networks and deep learning. In this article I will use jupyter notebook with python and Keras. Click here to have a idea on How to Install and Import Keras in Anaconda/Jupyter Notebooks. There also exists Pyth
吴恩达：04卷积神经网络 第二周深度卷积网络 编程作业 Keras tutorial - the Happy House
wanfuchun的博客
08-30 764
Keras tutorial - the Happy House Welcome to the first assignment of week 2. In this assignment, you will: Learn to use Keras, a high-level neural networks API (programming framework), written in Pyth...
Conda Environments and Machine Learning: How to Configure a Conda Environment for Machine Learning ...
# 1. Understanding Conda Environments ### 1.1 What is a Conda Environment? - A Conda environment is an independent environment created using the Conda package manager, within which specific versions...
AI Habitat室内仿真平台使用
热门推荐
ybg的博客
06-22 1万+
habitat跨场景室内3D仿真平台 1. Install 参考github的habitat-api及habitat-sim，注意安装其中requestment.txt文件时检查版本，大部分example运行失败都是由于功能包版本错误导致的。本机器为ubuntu18.04系统，cuda10.0版本，在anaconda环境中运行，将以上两个包都放到同一个文件夹中。通过 pip list 可以查看安装包版本如下： absl-py (0.9.0) astor (0.8.0) attrs (19.3.0) cach
用python实现的DBSCAN聚类(一种基于密度的聚类算法)，并且将分布打印在二维平面.zip
08-23
用python实现的DBSCAN聚类(一种基于密度的聚类算法)，并且将分布打印在二维平面.zip
鲸鱼优化算法(WOA)在机器学习分类、回归及时间序列预测中的应用与MATLAB代码实践 v2.0
08-23
鲸鱼优化算法（WOA）及其在分类、回归和时序预测中的应用。首先简述了WOA的基本原理，即通过模拟鲸鱼的捕食行为来进行全局搜索和局部优化。接着分别讨论了WOA在不同机器学习模型中的应用，如支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、随机森林(RF)、极限学习机(ELM)等多种模型的参数优化，以及在时序预测中与LSTM、GRU等深度学习模型的结合。最后提供了具体的MATLAB代码示例，展示了如何使用WOA优化SVM模型进行分类预测，并强调了代码的通用性和灵活性，便于用户根据自己的数据集进行修改和扩展。 适用人群：对机器学习有一定了解的研究人员和技术爱好者，尤其是那些希望深入了解优化算法在机器学习中应用的人群。 使用场景及目标：① 提升现有机器学习模型的预测性能；② 学习如何使用WOA优化各种类型的机器学习模型；③ 掌握MATLAB环境下相关模型的代码实现。 其他说明：文中提供的代码为简化版本，实际应用时需根据具体情况调整参数配置和数据预处理步骤。此外，还鼓励读者探索更多优化算法与机器学习模型的组合方式，以应对不同的应用场景。
PLC编程中绝对运动指令的实现与优化(西门子200smart与威纶通触摸屏)
08-23
绝对运动指令 MoveAbsolute 在西门子200smart PLC 和威纶通触摸屏上的实现方法。主要内容涵盖梯形加减速控制、PLS 脉冲指令的手动编写、正反向运动控制、回原点功能以及减速停止功能的具体实现细节。作者分享了在开发过程中遇到的问题及其解决方案，如脉冲丢失、方向切换、回原点搜索模式等，并指出了当前版本存在的不足之处，即不支持超驰功能。 适合人群：PLC 编程初学者、自动化设备开发者、工业控制系统工程师。 使用场景及目标：适用于需要精确控制电机运动的应用场合，如生产线自动化、数控机床等领域。主要目标是帮助读者掌握绝对运动指令的底层实现原理，提高对PLC编程的理解和技术水平。 其他说明：文中提供了详细的代码片段和注释，有助于读者更好地理解和实践相关技术。同时提醒读者注意实际应用中的潜在问题，如输出口反冲等。
机器人开发教程-ROS 进行 SLAM 建图和机器人运动控制
08-23
机器人开发教程——ROS 进行 SLAM 建图和机器人运动控制 环境准备 确保你的开发环境已安装 ROS Noetic 或更高版本，并且安装了适用于 ROS 的 SLAM 和 Moveit2.0 软件包。 创建工作空间和包 mkdir -p ~/catkin_ws/src cd ~/catkin_ws/src catkin_create_pkg my_slam_package std_msgs rospy roscpp cd ~/catkin_ws catkin_make source devel/setup.bash 启动 SLAM 算法 roslaunch my_slam_package slam.launch 保存地图 rosrun map_server map_saver -f my_map 读取地图 在 my_slam_package/launch 目录下创建 map.launch 文件： <launch> <node name="map_server" pkg="map_server" type="map_server" args="my_map.yaml"/> </launch> 启动地图服务器 roslaunch my_slam_package map.launch 控制机器人运动 使用 teleop_twist_keyboard 包控制机器人运动： rosrun teleop_twist_keyboard teleop_twist_keyboard.py 注意事项 确保激光雷达数据正确发布到 /scan 话题。 根据实际机器人调整 SLAM 参数。 在 RViz 中查看地图和机器人位置。
基于阿克曼模型的自动驾驶控制算法仿真测试及学习指南
08-23
阿克曼模型在自动驾驶控制算法中的应用，重点讲解了通过ROS平台对阿克曼模型进行仿真测试的方法及其具体实现。文章从阿克曼模型的基本概念出发，逐步探讨其在自动驾驶中的应用场景，特别是路径规划和运动控制方面的作用。接着，通过具体的仿真测试案例展示了如何利用ROS环境扣取阿克曼控制算法模块，验证其准确性和有效性。最后提供了部分代码实现及详细的注释，帮助读者深入理解该算法的工作原理和技术细节。 适合人群：对自动驾驶技术和机器人操作系统（ROS）有一定了解的研究人员、工程师及高校相关专业学生。 使用场景及目标：适用于希望深入了解阿克曼模型在自动驾驶系统中应用的技术人员，旨在提升他们对于车辆转向几何关系的理解能力，掌握基于ROS平台进行算法仿真的技能。 其他说明：随着自动驾驶技术的发展，阿克曼模型作为关键组件之一，在确保车辆行驶安全性和精度方面扮演着越来越重要的角色。因此，本文不仅有助于理论学习，也为实际项目开发提供了宝贵的参考资料。
TimeWheel：一个基于GO实现的时间轮盘定时器.zip
08-23
TimeWheel：一个基于GO实现的时间轮盘定时器.zip
OvertCoreData是一个基于Dapper封装的轻量级ORM框架-支持表达式树解析与动态SQL生成-提供简洁高效的CURD操作接口-适用于中小型项目的快速数据层开发-通过.zip
08-23
OvertCoreData是一个基于Dapper封装的轻量级ORM框架_支持表达式树解析与动态SQL生成_提供简洁高效的CURD操作接口_适用于中小型项目的快速数据层开发_通过.zip待开始任务
双馈风机DFIG低电压穿越(LVRT)的MATLAB仿真模型：矢量控制与Crowbar电路设计
08-23
内容概要：本文详细探讨了双馈风机(DFIG)低电压穿越(LVRT)的MATLAB仿真模型，重点介绍了转子侧和网侧变换器的矢量控制策略及其具体实现方法，以及Crowbar电路的设计与保护机制。转子侧变换器采用定子电压定向的矢量控制策略，实现了有功无功解耦和MPPT功能，采用了功率外环电流内环双闭环控制结构。网侧变换器则采用电网电压定向的矢量控制策略，确保直流母线电压稳定，输入功率因数为1。Crowbar电路作为关键保护措施，在直流母线电压或转子电流超出安全范围时启动，防止系统损坏。仿真模型分为三层架构，分别对应风速模型、双PWM变流器控制层和电网故障模拟模块。 适合人群：从事风电系统设计、电力电子控制、MATLAB仿真等相关领域的工程师和技术人员。 使用场景及目标：适用于需要深入了解DFIG LVRT机制的研究人员和工程师，帮助他们掌握矢量控制策略的具体实现细节和Crowbar电路的工作原理，从而优化实际系统的性能和可靠性。 其他说明：文中提供了具体的MATLAB代码片段和调试技巧，有助于读者更好地理解和应用相关技术。
iosdeb安装方法.doc
最新发布
08-24
iosdeb安装方法.doc
八自由度车辆动力学Simulink仿真模型（包括.slx文件、.m车辆参数文件及Word说明文档，基于Matlab 2018a版本，可生成低版本)
08-23
内容概要：本文围绕一个八自由度车辆动力学Simulink仿真模型展开分析。该模型基于Matlab 2018a版本开发，涵盖纵向、横向、横摆、侧倾及四个车轮旋转运动，并采用Pac魔术轮胎模型来模拟轮胎与路面的相互作用。模型由.slx文件、.m车辆参数文件及Word说明文档构成，支持与CarSim联仿验证模型精度。文中详细介绍了模型的功能、特点和技术细节，强调其高精度和可靠性，适用于车辆研发、性能评估和仿真验证等领域。 适合人群：汽车工程领域的研究人员、工程师及高校相关专业的学生。 使用场景及目标：① 车辆动力学研究；② 新车型的研发与测试；③ 性能评估与优化；④ 教育培训。 其他说明：该模型不仅提供完整的文件和详细的文档说明，还能生成低版本，便于不同环境下的使用。
汇川AM系列程序与全自动N95口罩机：高级编程、精准控制与丰富功能
08-23
汇川AM系列程序（AM401和AM403）在全自动N95口罩机中的应用。该程序基于CODESYS高级编程模式，实现了复杂的控制功能，如凸轮同步控制、超声波焊接机控制、放卷张力控制以及高速低速切换控制等功能。此外，还包括步进电机的精确控制、多种轴控制模板、气缸报警机制和优秀的触摸屏模板。整个程序采用全ST编写，注释齐全，便于维护和理解。通过这些技术的应用，确保了口罩生产的高效、稳定和高质量。 适合人群：从事工业自动化领域的工程师和技术人员，尤其是对PLC编程和口罩生产设备感兴趣的读者。 使用场景及目标：适用于需要深入了解和掌握汇川AM系列程序及其在全自动N95口罩机上具体应用的技术人员。目标是提升编程技能，优化生产设备性能，提高生产效率和产品质量。 其他说明：文中提供了详细的编程思路和技术细节，有助于读者更好地理解和应用相关技术。同时，附带的电气原理图也为实际操作提供了便利。
Day04_随堂笔记.pdf
08-23
Python进阶
永磁同步直驱风力发电系统仿真：网侧与机侧控制策略及电压定向控制分析
08-23
内容概要：本文详细探讨了永磁同步直驱风力发电系统的仿真研究，重点介绍了网侧与机侧控制策略以及电压定向控制方法。文章首先解释了机侧控制的目标是使发电机保持在最佳叶尖速比状态，通过MATLAB代码展示了最佳转速的计算方法。接着讨论了电流环控制中的电压定向控制，强调了PI控制器参数整定的关键步骤。对于网侧变流器控制，则关注直流母线电压的稳定性，提出了前馈补偿的方法来应对电网电压跌落的问题。此外，还提供了详细的模型搭建指导，包括坐标变换的正确顺序、风速模型的设计、仿真步长选择以及调试建议。最后，通过具体案例展示了仿真的成功应用。 适合人群：从事风力发电系统研究与开发的技术人员，尤其是对永磁同步直驱风力发电系统感兴趣的工程师和研究人员。 使用场景及目标：适用于希望深入了解永磁同步直驱风力发电系统控制策略及其仿真的技术人员。目标是掌握机侧和网侧控制的具体实现方法，提高仿真模型的准确性和效率。 其他说明：文中提供的MATLAB代码片段和调试技巧有助于读者更好地理解和实践相关内容。同时，文章还指出了仿真与实物之间的差异，并给出了改进建议，使得仿真结果更加贴近实际情况。
2004款Prius永磁同步电机设计：Excel计算、Maxwell有限元仿真、MotorCAD温升分析 · Prius
08-23
2004款丰田普锐斯(Prius)永磁同步电机(PMSM)的设计流程和技术细节。主要内容分为五个部分：首先是利用Excel设计程序进行电机的初步计算与规划，包括计算电机的体积、叠厚、匝数等关键参数；其次是应用Maxwell有限元法进行参数化仿真，模拟电机的电磁场分布和性能表现；第三部分是基于橡树岭实验室提供的拆解和实测数据，验证设计的准确性和可靠性；第四部分是Maxwell Prius 2004建模仿真教程，提供详细的PPT资料指导用户如何建模和分析；最后是通过MotorCAD进行温升仿真分析，评估电机的安全运行和优化设计。 适合人群：对电动汽车电机设计感兴趣的工程师、研究人员及学生。 使用场景及目标：适用于希望深入理解永磁同步电机设计原理及其仿真的专业人士，旨在提升电机设计能力，优化电机性能并确保安全运行。 其他说明：文中不仅涵盖了理论知识，还提供了丰富的实践案例和工具使用指南，有助于读者将理论应用于实际操作中。
基于MATLAB的光储充微网与电电汽车V2G协同调度策略：双目标优化与蓄电池容量替代分析
08-23
内容概要：本文探讨了基于MATLAB的光储充微网与电动汽车V2G（Vehicle-to-Grid）协同调度策略，旨在通过双目标优化（经济性和并网负荷波动率）提升系统的效率和稳定性。文中详细介绍了如何利用粒子群算法，在不同运行模式下（无V2G、无序V2G、有序V2G、调度V2G），评估电网、微网调度中心和电动汽车用户的经济和安全影响。研究结果显示，引入V2G机制可以在一定程度上减少对蓄电池的需求，优化负荷管理，降低总体成本。此外，还讨论了V2G的潜在负面影响及其应用条件。 适合人群：从事电力系统优化、新能源集成以及智能电网研究的专业人士和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解光储充微网与V2G技术融合的研究人员，以及寻求提高分布式能源系统性能的企业和个人。主要目标是提供一种有效的数学建模方法，帮助决策者制定合理的调度策略，平衡经济效益与系统稳定。 其他说明：文中提供的MATLAB代码片段展示了具体的实现细节，如V2G补偿成本计算、负荷波动率计算、粒子群算法参数配置等。同时指出，当峰谷电价差大于0.8元/kWh时，启用V2G调度才具有经济意义。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值