Python使用keras和tensorflow遇到的问题及解决

pip install keras tensorflow==2.0.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ --default-timeout=100

pip install tensorflow-gpu -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ --default-timeout=100

D:\Python\python_data2_project>pip install tensorflow-gpu -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ --default-timeout=100

import numpy as np
import os
import tensorflow
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
# 随机生成一组数据
data = np.random.random((1000,100))
# 随机生成标签
labels = np.random.randint(2,size=(1000,1))
model = Sequential()
# 添加一层神经网络
model.add(Dense(32,
          activation='relu',
          input_dim=100))
          # 添加激活函数（activate function）
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
# 构建模型，定义优化器及损失函数
model.compile(optimizer='rmsprop',
              loss='binary_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])
              # 模型与数据一键fit
model.fit(data,labels,epochs=10,batch_size=32)
predictions = model.predict(data)

hist=model.fit(data,labels,epochs=10,batch_size=32)
plt.plot(hist.history['accuracy'],label="accuracy")
plt.plot(hist.history['loss'],label="loss")
plt.legend(loc=0, ncol=1)   # 参数：loc设置显示的位置，0是自适应；ncol设置显示的列数
plt.show()