딥러닝 2일차 텐서플로우 실습

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #테스트용 시드 맞추기 np.random.seed(0) # y=ax+b 기본 선형회귀 기준  a=w w=5 b=2 x_data=[] y_data=[] y_line=[] for i in range(1000):     x=np.random.normal(0,1)     e=np.random.normal(0,3)     y=w*x+b+e #1차함수 #    y=w*x*x+b+e #2차함수 #   y=w*x*x*x+b+e #3차함수 #   y_line.append(w*x*x+b)     y_line.append(w*x+b)     x_data.append(x)     y_data.append(y) #print(x_data) #각 범주별로 데이터 갯수 그래프 #plt.hist(x_data) plt.plot(x_data,y_data,'r+') plt.plot(x_data,y_line) plt.show()

텐서플로우 에러

위에러 발생시 관리자권한으로 prompt > conda update --all 필요(오류없을경우 상관없음)

다시해도안되면 

prompt에서 텐서플로워 삭제 후 하위 버전 설정

삭제

conda remove tensorflow

pip install tensorflow==1.5.0

import tensorflow as tf #변수 지정 hello=tf.constant("hello world") print(hello) #세션 생성 sess=tf.Session() #세션런 print(sess.run(hello))   ############################## import tensorflow as tf #변수 지정 c1=tf.constant(3.0) c2=tf.constant(4,tf.float32) print(c1,c2) #모델 생성 m1=c1+c2 #세션 생성 sess=tf.Session() #세션런 print(sess.run(m1))   ################################ import tensorflow as tf #변수 지정 c1=tf.constant(3.0) c2=tf.constant(4,tf.float32) print(c1,c2) #모델 생성 #m1=c1+c2 m1=tf.add(c1,c2) #세션 생성 sess=tf.Session() #세션런 print(sess.run(m1)) #print(sess.run(hello)) ################################### import tensorflow as tf #상수 지정 #v1=tf.variable p1=tf.placeholder(tf.float32) #어떤데이터가 들어올지 알려줘야함 p2=tf.placeholder(tf.float32) #변수 지정 #c1=tf.constant(3.0) #c2=tf.constant(4,tf.float32) #print(c1,c2) #모델 생성 #m1=c1+c2 #m1=tf.add(c1,c2) m1=tf.add(p1,p2) #세션 생성 sess=tf.Session() #세션런 #print(sess.run(m1)) #print(sess.run(m1,{p1:4.0,p2:5.0})) //불편하면 아래 feed_dic={p1:4.0,p2:5.} print(sess.run(m1,feed_dic)) #print(sess.run(hello))