分享好友 人工智能首页 频道列表

TensorFlow 开发者证书 PyCharm 相关环境创建与错误斗争+复习

tensorflow教程  2023-03-08 11:055440

介绍

2022 年 11 月TensorFlow 开发者证书通过了
特定于测试PyCharm我遇到了一个相关的问题,所以我写了这篇文章,因为我想为将来参加考试的人提供有用的信息。

  • 目标:即将考取TensorFlow开发者证书的人
  • 环境:Windows 11
  • 内容:考试过程中出现的错误及解决方法(考试内容或对策我就不说了)
  • 基本操作:指南本文定位为指南的补充。认为)。
  • 注意:正确的指南(我经常迷路,因为我预装了旧版本)。请注意撰写本文时的信息,样本为 N=1 信息。

安装 PyCharm

安装

安装是这里下载最新版本做。我下载了免费的社区版。

  • 捕捉点:从其他考试技巧介绍网站飞来指南上面说要下载2021.3,但是申请后,我被告知要在考试前的页面上安装最新版本(我引用的PDF是旧的)。

  • 操作检查方法:在 PyCharm 中转到 [File -> Settings -> Plugins] 和TensorFlow 开发者证书如果您搜索并找到下图中的插件就可以了。如果 PyCharm 的版本不支持这个插件,即使搜索也不会命中该插件,所以插件站点我认为最好从中检查相应的 PyCharm 版本。
    * PyCharm有日语本地化插件,但如果你在考试时有TensorFlow开发者证书以外的插件,会被要求删除。注意不要事先放入。

TensorFlow Developer Certificate 受験にあたる PyCharm 関連の環境作成とエラー奮闘記+振り返り

安装相关错误(仅适用于过去安装过 PyCharm 的人)

  • 症状: 安装后第一次开机不启动
  • 措施:重新安装,在第一次开机前弹出不加载以前的插件信息使

我之前安装过 PyCharm,为了考试安装了新版本。在PyCharm第一次启动前的弹窗中,不好的是我选择了读取过去的插件信息(默认),出现了很久不启动的现象。

考试如何开始?

我不知道从初步信息中可以期待什么,所以我很担心我可以在申请网站上点击多远。结论,按 T​​ensorFlow Developer Certificate 插件中的“开始考试”按钮开始考试.因此,购买考试、注册许可证、按下兑换按钮以及使用 PyCharm 中的插件来准备虚拟环境是安全的。

创建虚拟环境

安装 Python(对于 Anaconda 用户?)

要在 PyCharm 中创建考试中使用的虚拟环境,您需要安装 Python。是不是很明显!可以说,但直到现在我有蟒蛇我没有安装纯 Python,因为我是用来创建虚拟环境的。

程序

  1. Python下载页面从下载指定版本的安装程序
  2. 安装(选中将 Python 3.8 添加到 PATH)

    [沼泽点] 创建虚拟环境时出错

    我们需要在 PyCharm 中创建一个新的 Virtualenv 环境。JetBrains 官网我试图创建一个新的参考,但是发生了错误。
    (基本解释器:C/Users/[用户名]/AppData/Local/Programs/Python/Python38/python.exe)

    错误

    • 无法在 Python 3.8 中设置 Python SDK。
    • 创建虚拟环境等失败

    处理

    • Windows 系统区域设置修复
      这一页按照更改系统区域设置。
      *在上面的文章中,写的是任何一个都可以,必须选中“Beta:使用 Unicode UTF-8 支持全球语言”.

    • 在 PyCharm 中更改文件编码格式
      这一页, 将 PyCharm 的文件编码格式改为 UTF-8。
      * 请注意,即使您更改设置,创建新项目也可能导致空白页。

    创建虚拟环境后

    指南中列出了Requirements.txt,但无需安装该库。如下图所示,插件会自动安装库。安装完成后就可以开始考试了。

    TensorFlow Developer Certificate 受験にあたる PyCharm 関連の環境作成とエラー奮闘記+振り返り

    提交答案

    开头显示的指南中也有说明,使用 PyCharm 右侧“助手”选项卡中的“提交和测试模型”按钮能够。
    我参考的旧版PDF没有提到提交按钮,当我开始解决考试时,我很不耐烦,“哦!没有按钮!我不能提交!”结果,我花了大约 30 分钟的谷歌搜索,找到了一个英文描述,我会从“助手”选项卡提交它,我设法做到了。 . .
    如果你以后要参加考试,我想你只要提前知道提交方法就可以放心了。

    准备考试的东西

    保护计算机存储

    考试的时候,我想大概有10到20GB的大小,可以用来从插件下载库和各种数据,以及保存H5文件来提交结果。
    在原本有60GB左右空闲空间的环境下,开始测试后打开Explorer时惊讶地发现C盘是红色的(空闲空间不足50GB)。结果我能通过,所以还好,但是如果我没有通过测试用例,创建多个模型,尺寸可能会增加,所以我不想受到精神伤害。也建议您提前预留足够的存储空间。

    阅读最新的指南

    尽管内容重叠,但我不得不在精神驱动的状态下参加考试,因为我调用的是旧版本的指南。让我们调用正确的指南并面对考试。

    考试系统(以我为例)

    我知道 PyCharm 不能像 Coursera 那样以笔记本格式执行,只能一次性执行(如果错了,请见谅)。尤其是在 AI 系统的情况下,下载数据集并再次学习需要时间,因此我们希望避免这种情况。
    所以我想用 ipynb 文件创建一个程序,并使用 VSCode 和 Google Colab 参加考试。这些工具的使用如下。

    • VS 代码:主要用于解决考试,创建笔记本
    • 谷歌 Colab:当你在 VSCode 中遇到错误时使用(你不必考虑 GPU 相关的错误)
    • Windows资源管理器: 将 VSCode 输出文件移动到 PyCharm 项目
    • PyCharm: 只提交结果

    综上所述

    Google Developer ML Bootcamp 参与者为我们提供了处理 PyCharm 相关错误的建议。非常感谢。
    希望这篇文章对以后准备考TensorFlow开发者证书的人有所帮助。


原创声明:本文系作者授权爱码网发表,未经许可,不得转载;

原文地址:https://www.likecs.com/show-308633053.html

查看更多关于【tensorflow教程】的文章

展开全文
相关推荐
反对 0
举报 0
图文资讯
热门推荐
优选好物
更多热点专题
更多推荐文章
tensorflow2.0——LSTM,GRU(Sequential层版)
前面都是写的cell版本的GRU和LSTM,比较底层,便于理解原理。下面的Sequential版不用自定义state参数的形状,使用更简便: import tensorflow as tfimport osos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'assert tf.__version__.startswith('2.')# 设置相关底层

0评论2023-02-10907

TensorFlow基础笔记(7) 图像风格化效果与性能优化进展
参考 http://hacker.duanshishi.com/?p=1693http://blog.csdn.net/hungryof/article/details/53981959http://blog.csdn.net/hungryof/article/details/61195783http://blog.csdn.net/wyl1987527/article/details/70245214https://www.ctolib.com/AdaIN-style.

0评论2023-02-09559

Tensorflow报错总结 TensorFlow文档
输入不对应报错内容:WARNING:tensorflow:Model was constructed with shape (None, 79) for input Tensor("genres:0", shape=(None, 79), dtype=float32), but it was called on an input with incompatible shape (128, 5).定义模型的输入和训练时候传入的in

0评论2023-02-09636

深度学习框架之TensorFlow的概念及安装(ubuntu下基于pip的安装,IDE为Pycharm)
2015年11月9日,Google发布人工智能系统TensorFlow并宣布开源。TensorFlow 是使用数据流图进行数值计算的开源软件库。也就是说,TensorFlow 使用图(graph)来表示计算任务。图中的节点表示数学运算,边表示运算之间用来交流的多维数组(也就是tensor,张量)

0评论2023-02-09857

TensorFlow源码分析——Tensor与Eigen tensorflow 开源
TensorFlow底层操作的数据结构是Tensor(张量),可以表示多维的数据,其实现在core/framework/tensor.h中,对于tensor的理解主要分两大块:1.Tensor的组成成分2.Tensor是如何进行数学运算的(TensorFlow本质就是处理大量训练数据集,在底层要实现深度学习常

0评论2023-02-09693

tensorflow scope的作用
  我们在使用tensorflow的时候,当你想复用一个函数的模块,调试时候回提示你变量已经出现,提示你是否重用。那我们当然是不重用的,因为每一个变量都是我们需要的。  要体现不同,就在不同的变量中使用name scope限定,那么其中的重复名字就不会出现问题

0评论2023-02-09697

TensorFlow——LinearRegression简单模型代码
代码函数详解tf.random.truncated_normal()函数tf.truncated_normal函数随机生成正态分布的数据,生成的数据是截断的正态分布,截断的标准是2倍的stddev。zip()函数zip() 函数用于将可迭代对象作为参数,将对象中对应的元素打包成一个个元组,然后返回由这些

0评论2023-02-09381

tensorFlow2.1下的tf.data.Dataset.from_tensor_slices()的用法
一、总结一句话总结:将输入的张量的第一个维度看做样本的个数,沿其第一个维度将tensor切片,得到的每个切片是一个样本数据。实现了输入张量的自动切片。# from_tensor_slices 为输入张量的每一行创建一个带有单独元素的数据集ts = tf.constant([[1, 2], [3,

0评论2023-02-09789

TensorFlow基础笔记(14) 网络模型的保存与恢复_mnist数据实例
http://blog.csdn.net/huachao1001/article/details/78502910http://blog.csdn.net/u014432647/article/details/75276718https://zhuanlan.zhihu.com/p/32887066#coding:utf-8#http://blog.csdn.net/zhuiqiuk/article/details/53376283#http://blog.csdn.net/

0评论2023-02-091030

更多推荐