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{人工智能}案例测试

发布时间: 2018-07-27 18:29:14

4.1     实时编写脚本测试

4.1.1   测试思路

基于上述流程搭建的实验环境和 VIM 编辑器进行python 脚本测试。

4.1.1     测试流程步骤 1 打开 vim 并创建 python 脚本

输入命令:vi tf.py。操作如下:

图 4-1 创 建python 脚本


结果如下:

图 4-2 创建的python 脚本


步骤 2 编辑脚本

输入命令:i,进入编辑模式开始编辑。结果如下

图 4-3 python 脚本编辑模式


product= tf.matmul(matrix1, matrix2)

# 启动默认图

.sess= tf.Session()

# 调用 sess 的 run()方法来执行矩阵乘法.

result = sess.run(product)

print(result)

# 任务完成, 关闭会话

.sess.close()

-over-

最后,输入命令::wq!,保存并退出。

步骤 3 查看脚本内容

输入命令:cat tf.py。结果如下:

图 4-4 python 脚本内容


步骤 4 运行测试

输入命令:python3 tf.py。结果如下:

图 4-5 运 行python 脚本


4.2下载现成脚本测试

4.2.1     测试思路

基于上述流程搭建的实验环境,从 github 上下载 python脚本测试。

4.2.1     测试流程

步骤 1 安装 git

输入命令:yum –m install git。操作如下:

图  4-6 安装 git  


图4-7git 安装完成


步骤 2 从 github 下载 pytho脚本

输入命令:git clone https://github.com/yifengyiye/HCNA-AI。操作如下:​

图  4-8 从 github 下载文件


输入命令:ls –ll,查看下载的脚本文件。结果如下:​

图  4-9 查看下载的文件


输入命令:cd HCNA-AI 和 ll,切换到相应文件夹查看文件。结果如下:

图  4-10 查看具体脚本


步骤 3 运行下载脚本

输入命令:python keras_mlp_softmax.py。操作如下:

图 4-11 运 行 python 脚 本


​测试完成。​


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