1、激活tensorflow环境终端下输入：source activate tensorflow2、进入jupyter notebook出现如下问题：没有找到matplotlib库3、解决方法在tensorflow环境下，输入conda list 查看这个版本的python依赖的anaconda里面有哪些已经安装的库目录，显示如下可以发现没有我们要调用的ma...
1.1 如果在操作了conda安装了
jupyter
和
notebook
操作的，因此可能原因是各种软件包版本不匹配：
因此更新
anaconda
及所有包即可：
更新Anconda:
conda update conda
更新所有包：
conda update -all
完后，再打开，发现完美解决！good!
1.2 如果不行，可以再尝试sudo apt-get install libsodi...
问题1. No module named ‘torch’
问题2. No module named ‘
matplotlib
’
问题1. No module named ‘torch’
1.打开
Anaconda
Navigator
2.将环境切换到安装pytorch的那个环境(我的命名为pytorch)
3.安装
Jupyter
notebook
（
找
到
Jupyter
, 然后install/launch）
4.重启Jupy
首先我们设计一个具有两层隐藏层的神经网络作为训练MNIST数据集的网络；
将学习率设置为变量（每迭代一次，按公式减小学习率，目的为了使得收敛速度更快）；
将Dropout算法引入，但是并不使用它（keep_prob设置为1.0），只为了说明此项也是可以更改的，对准确率都一定的影响；
使用交叉熵（cross-entropy）代价函数计算loss
使用Adam优化器，对los...
一、Fetch操作
Tensorflow
中的Fetch操作是指：定义会话，
调用
op实现相应功能时，Fetch操作可以sess.run()多个op(同时run多个op)，将多个op组成数组（或者说列表），传入run中可以得到多个op的输出结果。
定义一些常量和op
import
tensorflow
as tf
#Fetch的作用：会话里执行多个op，得到它运行后的结果
input...
对于
Tensorflow
中的优化器（Optimizer），目前已有的有以下：
tf.train.GradientDescentOptimizer() 常用的梯度下降法
tf.train.Adadeltatimizer()
tf.train.Adagradoptimizer()
tf.train.AdagradDAOptimizer()
tf.train.MomentumOpt...
要在
Jupyter
Notebook
中激活
TensorFlow
，你需要先确保已经安装了
TensorFlow
库
。可以使用以下命令在
Python
环境中安装
TensorFlow
：
pip install
tensorflow
安装完成后，你可以在
Jupyter
Notebook
中激活
TensorFlow
。首先，打开一个新的终端或命令提示符窗口，并输入以下命令：
jupyter
notebook
这将启动
Jupyter
Notebook
服务器，并在Web浏览器中打开
Jupyter
Notebook
界面。在浏览器中选择一个目录，然后点击"New"按钮，选择"
Python
3"以创建一个新的
Python
3笔记本。
在新的笔记本中，你可以导入
TensorFlow
并开始使用它。在一个代码单元格中输入以下代码来导入
TensorFlow
：
```
python
import
tensorflow
as tf
然后，你就可以使用
TensorFlow
的功能了。你可以在代码单元格中输入
TensorFlow
代码，并按下Shift + Enter来执行它。
希望这可以帮助你激活
TensorFlow
并在
Jupyter
Notebook
中使用它！如果你有其他问题，请随时提问。
