python 深度學習之初來乍到

python 深度學習探索

環境配置

語言選擇

python

框架選擇

1. tensorflow
2. keras
3. Caffe
4. Theano
   最終選擇tensorflow作爲深度學習開發框架

開發環境搭建

1. Sublime Text3
2. Anaconda spyder
   啓動太慢
3. Anaconda jupyter notebook
   功能較簡單，但是足夠用
4. Anaconda jupyter lab
   存在啓動bug，有時候啓動會是空白頁面
   最終選擇Anaconda jupyter notebook作爲開發環境

模塊版本

1. python 3.7.3
2. Anaconda3 2019.07
3. jupyter notebook 6.0.0
4. tensorflow-gpu 1.14.0

主要難點

1. jupyter notebook的使用
   1. 如何切換jupyter的工作路徑
      1. jupyter notebook --generate-config生成配置文件
      2. 根據提示路徑（一般再用戶目錄下），找到配置文件jupyter_notebook_config.py
      3. 修改#c.NotebookApp.notebook_dir =後面加上工作路徑，再取消註釋，重新啓動，路徑切換
   2. jupyter的功能使用
      1. 命令模式和編輯模式
      2. 文本註釋與代碼段切換（可插入markdown註釋）
      3. 程序運行
         1. ipython式運行方式
         2. 支持逐步運行和全局運行
      4. 擴展使用
   3. jupyter快速啓動
      1. 腳本文件啓動
2. tensorflow-gpu版本的配置
   1. NVIDIA cuda、NVIDIA cudnn、tensorflow-gpu的版本適配問題
   2. 下載安裝等待（如果太慢先換源）
3. tensorflow語法

隨筆

1. python中單引號與雙引號的區別
   1. 無區別，可相互替代，但是如果在引號有其他意義的時候，不能替換，兩種引號交替使用，可以避免再加入轉義符號。
2. Tensorflow：UnknownError: Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed
   1. 原因就是深度學習太吃電腦資源了，小本本抗不住，重啓一下，問題解決，問題發生的前兆是電腦變卡==。