关于在百度AI studio中使用TensorFlow

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可在百度AI studio的终端（相当于cmd）中安装TensorFlow

但是在项目中的NoteBook中，无法使用TensorFlow

经网上查阅资料后，得知可在AI studio的终端中使用TensorFlow

另，百度AI Studio确可提供运算服务

综上，百度AI Studio确可提供运算服务，且相当于免费。但若要在其上使用TensorFlow，则需费些功夫，更具体的使用效果有待进一步实验验证

 

 

 

 

可在百度AI studio的终端（相当于cmd）中安装TensorFlow：

过程如下图所示：

 

 

但是在项目中的NoteBook中，无法使用TensorFlow。

如下图所示：

首先，NoteBook示例：

新建cell，输入以下代码：

import tensorflow as tf
import os
os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"]='3'
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))

运行后，报错：

意为本平台中已有一套完整的框架，即为PaddlePaddle(飞桨)，无法再使用TensorFlow。

 

经网上查阅资料后，得知可在AI studio的终端中使用TensorFlow，方法如下：

先在终端中安装miniconda3，

下载：
wget -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-4.7.12.1-Linux-x86_64.sh
安装：
bash Miniconda3-4.7.12.1-Linux-x86_64.sh

激活conda：
source ~/miniconda3/bin/avtivate

更换清华源：
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ 
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ 
conda config --set show_channel_urls yes

激活conda
source ~/miniconda3/bin/activate

创建环境
conda create --name Env_PyTorch python=3.7

进入创建好的环境
conda activate Env_Pytoch

然后安装TensorFlow：

pip install tensorflow==1.15.0

再在终端中输入python，进入python，输入如下代码：

import tensorflow as tf
sess = tf.Session()
a = tf.constant(2)
b = tf.constant(3)
print(sess.run(a+b))

此时，在分别输入每一条语句时，会出现一些可能是底层信息，并无大碍。

运行结果如下：

证明可使用TensorFlow。

 

另，百度AI Studio确可提供运算服务，例如：

之前使用随机梯度下降算法进行迭代优化，在本地电脑上无法完成，因为耗时太大，但其实数据集并不是很多。

但放在百度AI Studio上，则可快速运行出结果。

 

 

综上，百度AI Studio确可提供运算服务，且相当于免费。但若要在其上使用TensorFlow，则需费些功夫，更具体的使用效果有待进一步实验验证。