python机器学习密码之初来乍到
原创 对于本论文中的项目开发所需要的环境方案三已经设置完成了。那么接下来我们来简单的跑一下这个程序。1、从githu上下载下来代码后，将.py全都文件放在一个工程文件夹中，文件夹的名称可任意（除中文外）。打开Pycharm,启动后，直接点击OPEN,找到你下载的工程文件打开。
2、我是之前已经跑过一遍的工程页面。如果你是初次打开，别忙着运行主程序，首先要去设置解释器。仍然从Settings出发，按下图所示。
3、添加解释器：点击方框出设置按钮--->add然后选择Anaconda安装文件夹的Python36,这是Pycharm会自动加载其所含的packages,如我们刚刚安装的tensorflow1.1版本，最后一项是最新版本，可选择升级与否。python解释器选好之后，OK确定即可。
4、返回主页面，图中方框处上面的倒三角点开编辑配置，否则后面的绿色的运行符号是灰色，不可用状态。
5、点击方框中的绿色+，选Python,其余的按图中所示即可。
6、返回主页面之后，直接点击红色方框内的运行符号，如图程序正在运行。
程序运行遇到问题：Python中的编解码问题，正在查找资料，以后会继续更新。大家有好的意见和解决办法，欢迎留言共同学习。
注意：１、大家在遇到莫名其妙的报错时，不防在Anaconda Prompt中conda upgrade --all更新下所有的库文件，真的可以解决很多不必要的麻烦。
2、Python2.7只有在mac和Linux下支持tensorflow。Windows系统中，Python3支持。Python核心团队计划在2020年停止支持Python 2。NumPy项目自2010年以来一直支持Python 2和Python 3，并且发现支持Python 2对我们有限的资源增加了负担；因此，计划将停止支持Python 2。现在，Python核心团队已经进入了社区支持的Python 2的最后几年，NumPy 项目公布了它逐步淘汰 Python 2 支持的时间表，计划在此期间帮助下游生态系统制定计划并完成过渡。到2018年12月31日为止，所有的NumPy版本都将完全支持Python2和Python3。从2019年1月1日开始，任何新的功能版本都只支持Python3。所以，对于现在的Python初学者来说，不用纠结与两者的语法差异，package支持之类的问题，直接以3位标准学习肯定没有问题的。
备注：作者同样是初学者，文中不免有很多疏漏之处，欢迎大家提出改进，互相交流学习。
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