python 深度学习之初来乍到

python 深度学习探索

环境配置

语言选择

python

框架选择

1. tensorflow
2. keras
3. Caffe
4. Theano
   最终选择tensorflow作为深度学习开发框架

开发环境搭建

1. Sublime Text3
2. Anaconda spyder
   启动太慢
3. Anaconda jupyter notebook
   功能较简单，但是足够用
4. Anaconda jupyter lab
   存在启动bug，有时候启动会是空白页面
   最终选择Anaconda jupyter notebook作为开发环境

模块版本

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

主要难点

1. jupyter notebook的使用
   1. 如何切换jupyter的工作路径
      1. jupyter notebook --generate-config生成配置文件
      2. 根据提示路径（一般再用户目录下），找到配置文件jupyter_notebook_config.py
      3. 修改#c.NotebookApp.notebook_dir =后面加上工作路径，再取消注释，重新启动，路径切换
   2. jupyter的功能使用
      1. 命令模式和编辑模式
      2. 文本注释与代码段切换（可插入markdown注释）
      3. 程序运行
         1. ipython式运行方式
         2. 支持逐步运行和全局运行
      4. 扩展使用
   3. jupyter快速启动
      1. 脚本文件启动
2. tensorflow-gpu版本的配置
   1. NVIDIA cuda、NVIDIA cudnn、tensorflow-gpu的版本适配问题
   2. 下载安装等待（如果太慢先换源）
3. tensorflow语法

随笔

1. python中单引号与双引号的区别
   1. 无区别，可相互替代，但是如果在引号有其他意义的时候，不能替换，两种引号交替使用，可以避免再加入转义符号。
2. Tensorflow：UnknownError: Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed
   1. 原因就是深度学习太吃电脑资源了，小本本抗不住，重启一下，问题解决，问题发生的前兆是电脑变卡==。