【AI】Anaconda
開啟jupyter note新增python，貼上網址內的code，記得修飾一下程式碼。在：後的下一行加入空格(tab)才不會編譯出錯。
但是最後產生No module named 'tensorflow'的錯誤。
5/19更新
1.事先更新GPU驅動程式
2.下載最新版CUDA(11.7)並安裝
3.對照CUDA版本及系統規格(Win11)下載cudnn(需創帳號)
4.將cudnn壓縮檔內的3個資料夾複製到CUDA的資料夾中(安裝時預設路徑C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.7)
5.開啟Anaconda新增新環境(python版本3.9)
6.開啟此環境的Terminal
7.下指令：
pip install tensorflow-gpu
pip install spyder
spyder
8.就會開啟spyder IDE，輸入
import tensorflow as tf
print(tf.test.is_gpu_available())
print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))
9.RUN後結果出現TRUE，並顯示本機的GPU版本，表示成功抓到GPU
5/21更新
撰寫AlexNet訓練oxflower17時，遇到DNN library is not found，疑似cudnn版本不符。
提示訊息：Loaded runtime CuDNN library: 8.0.5 but source was compiled with: 8.1.0. CuDNN library needs to have matching major version and equal or higher minor version. If using a binary install, upgrade your CuDNN library. If building from sources, make sure the library loaded at runtime is compatible with the version specified during compile configuration.
解決：
GPU等級：GTX1650
CUDA版本更改為11.0
結果：
loss: 3.0341 - acc: 0.2252 - val_loss: 50.2203 - val_acc: 0.0772
5/22更新
此資料庫包含60000張32*32的彩色圖片，分為10類，其中50000張做為訓練資料集，10000張做為訓練資料集。
以前面的AlexNet模型為基礎，更改輸入的資料為cifar10，並將捲積層和全連接層的input_shape更改為(32,32,3)，padding改為'same'
訓練的epoch設定為2
訓練的結果：
Loss: 0.9771
Acc: 0.6619
測試的結果：
Loss: 1.5580348672866822
Accuracy: 0.5017
將結果可視化：
※pandas是Python程式語言的用於數據操縱和分析的軟體庫。
※Scikit-learn（曾叫做scikits.learn還叫做sklearn）是用於Python程式語言的自由軟體機器學習庫。它的特徵是具有各種分類、回歸和聚類算法，包括支持向量機、隨機森林、梯度提升、k-平均聚類和DBSCAN，它被設計協同於Python數值和科學庫NumPy和SciPy。
