ist eine freie und quelloffene Software-Bibliothek für Datenfluss und differenzierbare Programmierung für eine Reihe von Aufgaben. Es handelt sich um eine symbolische Mathematikbibliothek, die auch für Anwendungen des maschinellen Lernens wie neuronale Netze verwendet wird.

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Dieses Tutorial ist als praktischer Leitfaden gedacht und behandelt keine theoretischen Hintergründe. Diese werden in einer Vielzahl von anderen Dokumenten im Internet behandelt.

Für die Richtigkeit der Inhalte dieses Tutorials gebe ich keinerlei Garantie. Der hier gezeigte Weg ist nicht der einzige um ein solches System aufzusetzen, es ist lediglich, der, den ich bevorzuge.

Wir visualisieren Ideen!

R23 ist Ihre Digitalagentur für Virtual & Augmented Reality. Wir investieren in immersive Technologien wie Augmented Reality und künstliche Intelligenz, die die Grundlage für die Art und Weise sein werden, wie wir in Zukunft online einkaufen. Mit neuen visuellen Entdeckungstools helfen wir Käufer:innen, neue Produkte zu finden, und mit AR-Erlebnissen helfen wir Menschen, Artikel zu visualisieren, bevor sie sie kaufen.
Charakterdesign / Maskottchen

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Anaconda Installation

Anaconda ist eine Open-Source-Distribution für die Programmiersprachen Python. Die Distribution enthält unter anderem die Entwicklungsumgebung Spyder, den Kommandozeileninterpreter IPython, und ein webbasiertes Frontend für Jupyter. Paketversionen werden von der Paketverwaltung conda verwaltet.

Eine Installation Beschreibung für Linux habe ich hier veröffentlicht.

Anaconda habe ich auf meinem Windows System installiert.

Download Seiten:

Die Installation von ist in wenigen Schritten möglich.

TensorFlow Umgebung Einrichten

Python-Pakete lassen sich mit Conda einfach und reproduzierbar installieren. Dazu muss zuerst eine neue Umgebung eingerichtet werden und die zu verwendende Python-Version angegeben werden.

conda create -n  python=3.7 anaconda

Bevor neue Pakete installiert werden können muss die angelegte Umgebung allerdings noch aktiviert werden.

conda activate 

CPU oder GPU Version von

Für die GPU Version benötigen Sie einen Windows oder Linux Computer mit einer aktuellen NVIDIA Grafikkarte.

Wer diese Grafikkarte nicht hat oder ein MacOS verwendet kann nur die CPU Version von verwenden.

CPU:
Windows/Linux/MacOS:

conda install tensorflow==2.1

GPU: 
Windows/Linux: 

conda install -gpu==2.1

Ich verwende auf meinen Rechnern die GPU Version.

Neue Pakete installieren

Die Installation neuer Pakete mit pip install ist sehr einfach. Sobald die Umgebung aktiviert wurde kümmert sich Conda darum, dass alle Dateien im richtigen Verzeichnis landen.

Keras Installieren

Keras ist eine Open Source Deep-Learning-Bibliothek, geschrieben in Python. Keras bietet eine einheitliche Schnittstelle für verschiedene Backends, darunter TensorFlow.

pip install keras==2.3.1

Links

Link zu RIP Tutorial: Erste Schritte mit Keras
Link zu Keras: https://keras.io/

Prüfung der Installation

Wir starten Python

(tensorflow) C:\WINDOWS\system32>python

Antwort vom System

Python 3.7.7 (default, May 6 2020, 11:45:54) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] :: Anaconda, Inc. on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.

Wir importieren

import  as tf

Antwort von Python

2020-06-25 15:07:25.158273: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:44] Successfully opened dynamic library cudart64_101.dll

Wir laden Keras

import keras

Antwort von Python

Using TensorFlow backend.

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Beitragsautor R23

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