{"id":378141,"date":"2024-06-06T09:00:07","date_gmt":"2024-06-06T09:00:07","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=378141"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=378141","title":{"rendered":"<span>\u041c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441 Python \u0438 TensorFlow \u043d\u0430 Windows. \u0411\u044b\u0441\u0442\u0440\u044b\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0440\u0442<\/span>"},"content":{"rendered":"<div><!--[--><!--]--><\/div>\n<div id=\"post-content-body\">\n<div>\n<div class=\"article-formatted-body article-formatted-body article-formatted-body_version-2\">\n<div xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/1999\/xhtml\">\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780q1\/getpro\/habr\/upload_files\/c8b\/390\/e0c\/c8b390e0c9f6190c129edb227c74e3ba.jpg\" width=\"1000\" height=\"634\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/c8b\/390\/e0c\/c8b390e0c9f6190c129edb227c74e3ba.jpg\" data-blurred=\"true\"\/><\/figure>\n<p>\u0421\u043b\u043e\u0432\u043e\u0441\u043e\u0447\u0435\u0442\u0430\u043d\u0438\u0435 \u00ab\u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435\u00bb \u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u0441\u044f \u0432\u0441\u0451 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u043c\u044b\u043c \u0441 \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u043c \u0433\u043e\u0434\u043e\u043c \u0438 \u043f\u0440\u043e\u043d\u0438\u043a\u0430\u0435\u0442 \u0432\u043e \u0432\u0441\u0435 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0444\u0435\u0440\u044b \u0436\u0438\u0437\u043d\u0438, \u0430 \u0441 \u043f\u043e\u044f\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u0432 \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u043e\u043c \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u0435 \u0442\u0430\u043a\u0438\u0445 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439 \u043a\u0430\u043a <strong>Chat GPT<\/strong> [1] \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441 \u043a \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u043c\u0443 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044e \u0441\u0442\u0430\u043b \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a \u043a\u0430\u043a \u043d\u0438\u043a\u043e\u0433\u0434\u0430. \u041d\u043e \u043f\u0440\u0438 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043c\u043d\u043e\u0433\u0438\u0445 \u043e\u0442\u043f\u0443\u0433\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u0441\u0432\u043e\u0438\u0445 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0447\u0442\u043e \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u043e\u0434\u043d\u043e\u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u0430\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438.<\/p>\n<p>\u041f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u044f \u0445\u043e\u0447\u0443 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u0432\u0430\u0448\u0435\u043c\u0443 \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u044e \u043c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0443\u044e \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0446\u0438\u044e \u0434\u043b\u044f \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u0433\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432 \u043c\u0438\u0440 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f. \u0418\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0446\u0438\u044f \u043e\u0440\u0438\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0430 \u0432 \u043f\u0435\u0440\u0432\u0443\u044e \u043e\u0447\u0435\u0440\u0435\u0434\u044c \u043d\u0430 \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u044e\u0449\u0438\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0438\u0441\u0442\u043e\u0432, \u043c\u044b \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u0442\u044c <strong>Python 3 <\/strong>[2] \u0441 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u043e\u0439 <strong>TensorFlow <\/strong>[3]. \u042d\u0442\u043e \u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0439 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440 \u0434\u043b\u044f \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0438\u0437-\u0437\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0442\u044b \u044f\u0437\u044b\u043a\u0430 \u0438 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0433\u043e \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u043e\u0432, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0449\u0438\u0445 TensorFlow.<\/p>\n<h2>\u0421\u043e\u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c \u043e\u0431\u043e\u0440\u0443\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438 TensorFlow<\/h2>\n<p>\u0412\u0430\u0448 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u043e\u0440 \u0434\u043e\u043b\u0436\u0435\u043d \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c <strong>AVX-\u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0446\u0438\u0438<\/strong> [4], \u0430 \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e\u043a\u0430\u0440\u0442\u0430 \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u0430 \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0443 <strong>CUDA \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u044f \u0441 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438 3.5<\/strong> (\u0441\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u044f\u0449\u0438\u0445 \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e\u043a\u0430\u0440\u0442 [5]):<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><strong>AVX<\/strong> (Advanced Vector Extensions) \u2014 \u044d\u0442\u043e \u0440\u0430\u0441\u0448\u0438\u0440\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434 x86-\u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u044b \u0434\u043b\u044f \u043c\u0438\u043a\u0440\u043e\u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u043e\u0440\u043e\u0432 Intel \u0438 AMD, \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u043d\u043e\u0435 Intel \u0432 \u043c\u0430\u0440\u0442\u0435 2008 \u0433\u043e\u0434\u0430.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>CUDA<\/strong> (Compute Unified Device Architecture) \u2014 \u044d\u0442\u043e \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u043d\u043e-\u0430\u043f\u043f\u0430\u0440\u0430\u0442\u043d\u0430\u044f \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043b\u043b\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u0439, \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u043d\u043d\u0430\u044f \u043a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043d\u0438\u0435\u0439 NVIDIA. \u041e\u043d\u0430 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e \u0443\u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u0442\u044c \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0431\u043b\u0430\u0433\u043e\u0434\u0430\u0440\u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044e \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u043e\u0440\u043e\u0432 (GPU).<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u0414\u0430\u043b\u0435\u0435 \u044f \u0431\u0443\u0434\u0443 \u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u0438\u0442\u044c \u043e TensorFlow 2.10, \u0442\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438 \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u044e\u0442 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0438 Windows Subsystem for Linux (\u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 WSL \u0443\u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u0438\u0442 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0443 \u0438 \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0438\u0442 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u044f\u0449\u0438\u0445 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0439 Windows). TensorFlow 2.10 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430 Windows 7 \u0438 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043d\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u044f\u0445 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b. \u0412\u0435\u0440\u0441\u0438\u044f Python \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u0430 \u0431\u044b\u0442\u044c \u043e\u0442 <strong>3.9 <\/strong>\u0434\u043e<strong> 3.11<\/strong>.<\/p>\n<h2>\u0423\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0430 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0435\u0441\u043f\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f<\/h2>\n<p>\u041d\u0443\u0436\u043d\u043e \u043d\u0430\u0447\u0430\u0442\u044c \u0441 \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u0430<strong> <\/strong><a href=\"https:\/\/learn.microsoft.com\/ru-RU\/cpp\/windows\/latest-supported-vc-redist?view=msvc-170\"><u>Microsoft Visual C++ \u0434\u043b\u044f Visual Studio 2015, 2017 \u0438 2019<\/u><\/a>. \u0414\u0430\u043b\u0435\u0435 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u0435 Python \u0441 \u043c\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u043e\u043c \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a \u0438 \u043c\u0435\u043d\u0435\u0434\u0436\u0435\u0440\u043e\u043c \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u043e\u0432 \u2014 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u0434\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 <strong>Anaconda <\/strong>[6]. \u041e\u043d\u0430 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u0432 \u0441\u0435\u0431\u0435 \u0434\u0438\u0441\u0442\u0440\u0438\u0431\u0443\u0442\u0438\u0432 \u044f\u0437\u044b\u043a\u0430 Python, \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0443 \u0443\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u0440\u0435\u0434\u043e\u0439 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 Anaconda Navigator<strong> <\/strong>(\u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u043c\u0435\u043d\u0435\u0434\u0436\u0435\u0440 \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u043e\u0432, \u0443\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c \u0441\u043e\u0444\u0442\u043e\u043c \u0438 \u0442. \u0434.) \u0438 \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u044b\u0439 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a. \u041d\u043e \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u043d\u0435 \u0444\u0430\u043d\u0430\u0442 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0440\u0435\u0434 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0438\u043b\u0438 \u043d\u0435 \u0445\u043e\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u043b\u0438\u0448\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u044b \u043d\u0430 \u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440, \u0442\u043e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f <strong>Miniconda <\/strong>(\u044d\u0442\u043e \u0442\u043e \u0436\u0435 \u0441\u0430\u043c\u043e\u0435, \u0447\u0442\u043e \u0438 Anaconda, \u043d\u043e \u0431\u0435\u0437 \u043b\u0438\u0448\u043d\u0438\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c, \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 \u0438 \u043a\u043e\u043d\u0441\u043e\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u043c\u0435\u043d\u0435\u0434\u0436\u0435\u0440 \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u043e\u0432 Conda)<strong> <\/strong>[7].\u00a0<\/p>\n<figure class=\"\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/2f0\/f59\/c5c\/2f0f59c5c310b7180b8cb1b7c09f6369.png\" width=\"503\" height=\"200\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/2f0\/f59\/c5c\/2f0f59c5c310b7180b8cb1b7c09f6369.png\"\/><\/figure>\n<p>\u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0438 Anaconda \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c <strong>Anaconda Powerschell Prompt<\/strong> \u0438 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u044c \u0432 \u043a\u043e\u043d\u0441\u043e\u043b\u0438 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0443:<\/p>\n<pre><code class=\"powershell\">conda create --name tf python=3.9<\/code><\/pre>\n<p>\u041e\u043d\u0430 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0441\u0442 \u043d\u043e\u0432\u0443\u044e \u0441\u0440\u0435\u0434\u0443 <code>conda<\/code> (\u0432 \u0440\u0430\u043c\u043a\u0430\u0445 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0440\u0435\u0434\u044b \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0451\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a, \u044d\u0442\u043e \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u043e, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 \u043d\u0443\u0436\u043d\u044b \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0435 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a) \u0438 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442 \u0434\u043b\u044f \u043d\u0435\u0451 Python 3.9.<\/p>\n<p>\u0417\u0430\u0442\u0435\u043c \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u044b <code>activate<\/code><strong> <\/strong>\u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u043d\u0443\u044e \u0432\u044b\u0448\u0435 \u0441\u0440\u0435\u0434\u0443 (<code>deactivate<\/code> \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u0443\u044e \u0441\u0440\u0435\u0434\u0443):<\/p>\n<pre><code class=\"powershell\">conda activate tf conda deactivate<\/code><\/pre>\n<p>\u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u044c \u0441\u0432\u0435\u0436\u0438\u0435 \u0434\u0440\u0430\u0439\u0432\u0435\u0440\u044b \u0434\u043b\u044f \u0432\u0430\u0448\u0435\u0439 \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e\u043a\u0430\u0440\u0442\u044b [8], \u0430 \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043e\u043d\u0438 \u0443 \u0432\u0430\u0441 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u044b, \u0442\u043e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u0435\u0440\u0435\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442\u044c \u043a \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0435 \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u043e\u0432 <strong>CUDA<\/strong> \u0438 <strong>cuDNN<\/strong>. \u042d\u0442\u043e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0432 \u043e\u0434\u043d\u0443 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0443:<\/p>\n<pre><code class=\"powershell\">conda install -c conda-forge cudatoolkit=11.2 cudnn=8.1.0<\/code><\/pre>\n<p>\u0423\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0432\u044b\u0448\u0435 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438 \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u043e\u0432 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435 \u043d\u0435 \u043c\u0435\u043d\u044f\u0442\u044c, \u0442\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u044b \u0441 \u0441\u043e\u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a. \u0412\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u044b \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u0442\u0430\u043a:<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/a3d\/3e3\/c85\/a3d3e3c8515b413097e4efbff0b4310c.png\" width=\"979\" height=\"512\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/a3d\/3e3\/c85\/a3d3e3c8515b413097e4efbff0b4310c.png\"\/><\/figure>\n<h2>\u0423\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0430 TensorFlow<\/h2>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043a\u0442\u043d\u043e\u0439 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b TensorFlow \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442 \u0441\u0432\u0435\u0436\u0430\u044f \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u044f <strong>pip<\/strong> (\u044d\u0442\u043e \u043c\u0435\u043d\u0435\u0434\u0436\u0435\u0440 \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u043e\u0432). \u041e\u0431\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u0435 \u0435\u0433\u043e:<\/p>\n<pre><code class=\"powershell\">pip install --upgrade pip<\/code><\/pre>\n<p>TensorFlow \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u044c \u0438 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 conda (\u0438\u043b\u0438 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 Anaconda Navigator), \u043d\u043e \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u0438 TensorFlow \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0443\u044e\u0442 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e pip. \u0423\u0441\u0442\u0430\u043d\u0430\u0432\u043b\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c:<\/p>\n<pre><code class=\"powershell\">pip install \"tensorflow&lt;2.11\"<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/614\/7b0\/d1d\/6147b0d1d86df837c69bcb9b2f8e6f65.png\" width=\"979\" height=\"512\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/614\/7b0\/d1d\/6147b0d1d86df837c69bcb9b2f8e6f65.png\"\/><\/figure>\n<h2>\u041f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0430 TensorFlow<\/h2>\n<p>\u041d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0443\u0434\u043e\u0441\u0442\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f, \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e \u043b\u0438 \u0432\u0441\u0451 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u043e \u0438 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u043e. \u0414\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435 \u0432 \u043a\u043e\u043d\u0441\u043e\u043b\u0438 \u0438\u043b\u0438 \u0432\u0430\u0448\u0435\u0439 \u0441\u0440\u0435\u0434\u0435 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u043a\u043e\u0434:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import tensorflow as tf  gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU') if gpus:   try:     for gpu in gpus:       tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu, True)     logical_gpus = tf.config.list_logical_devices('GPU')     print(len(gpus), \"Physical GPUs,\", len(logical_gpus), \"Logical GPUs\")   except RuntimeError as e:     print(e)<\/code><\/pre>\n<p>\u041e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0443\u0434\u043e\u0431\u043d\u043e \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c IDE <strong>Spyder<\/strong>, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0435\u0451 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u044c \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e Anaconda Navigator<strong> <\/strong>\u0434\u043b\u044f \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0440\u0435\u0434\u044b. \u0412\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0430 \u0442\u0430\u043a (\u0432\u044b\u0431\u0438\u0440\u0430\u0435\u043c \u0441\u0440\u0435\u0434\u0443 \u0438 \u043d\u0430\u0436\u0438\u043c\u0430\u0435\u043c \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u044c):<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/7e1\/832\/a23\/7e1832a23bdf7daf8f570530d81de069.png\" width=\"1442\" height=\"1081\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/7e1\/832\/a23\/7e1832a23bdf7daf8f570530d81de069.png\"\/><\/figure>\n<p>\u041e\u0431\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430 \u0442\u0435\u043a\u0443\u0449\u0443\u044e \u0441\u0440\u0435\u0434\u0443, \u0438\u0431\u043e \u0438\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u0432 \u043d\u0435\u0451 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u043e \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u043d\u043d\u043e\u0435 \u041f\u041e. \u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0438 \u0432\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c Spyder \u0438\u0437 \u041d\u0430\u0432\u0438\u0433\u0430\u0442\u043e\u0440\u0430 \u043e\u0442 \u0438\u043c\u0435\u043d\u0438 \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0440\u0435\u0434\u044b (\u044d\u0442\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u0442, \u0447\u0442\u043e \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u043d\u044b \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u044b \u0438\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u0434\u043b\u044f \u0441\u0440\u0435\u0434\u044b <strong>tf<\/strong>).<\/p>\n<p>\u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0435\u043c \u043a\u043e\u0434 \u0432 \u043a\u043e\u043d\u0441\u043e\u043b\u0438, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u044f \u043f\u0440\u0438\u0432\u043e\u0434\u0438\u043b \u0432\u044b\u0448\u0435:<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/cf5\/2e1\/1e5\/cf52e11e51313da00f63951053ef0706.png\" width=\"919\" height=\"384\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/cf5\/2e1\/1e5\/cf52e11e51313da00f63951053ef0706.png\"\/><\/figure>\n<p>\u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u0441\u0451 \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u043d\u043e, \u0442\u043e \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430 \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u0430 \u0432\u044b\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u0441\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u043d\u044b\u0445 \u0434\u043b\u044f TensorFlow \u0443\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432 (\u0432 \u043c\u043e\u0435\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u044d\u0442\u043e \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e\u043a\u0430\u0440\u0442\u0430 RTX 3060).<\/p>\n<h2>\u0422\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u044b\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442 \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 TensorFlow<\/h2>\n<p>\u041f\u0440\u0438\u0448\u043b\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0449\u0438\u0439 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f. \u0414\u043b\u044f \u0442\u0435\u0441\u0442\u0430 \u0432\u043e\u0437\u044c\u043c\u0451\u043c \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u044b\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438\u0440\u0438\u0441\u043e\u0432 [9]. \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0441\u043a\u0440\u0438\u043f\u0442 \u0441 \u0440\u0430\u0441\u0448\u0438\u0440\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c <em>.py<\/em> \u0438 \u0442\u0430\u043a\u0438\u043c \u043a\u043e\u0434\u043e\u043c:<\/p>\n<details class=\"spoiler\">\n<summary>\u041a\u043e\u0434<\/summary>\n<div class=\"spoiler__content\">\n<pre><code class=\"python\">import pandas as pd import numpy as np import os  # Plotting libraries import matplotlib.pyplot as plt   # SKLearn libraries from sklearn.preprocessing import LabelEncoder from sklearn.model_selection import train_test_split  # Tensorflow libraries import tensorflow as tf from tensorflow import keras from tensorflow.keras.models import Sequential  def get_model():     model = Sequential([         keras.layers.Input(shape=X_train.shape[1:]),         keras.layers.Dense(1000, activation='relu'),         keras.layers.Dense(500, activation='relu',),         keras.layers.Dense(300, activation='relu'),         keras.layers.Dropout(0.2),         keras.layers.Dense(3, activation='softmax')     ])      return model  # Data file path FILE_PATH = '.\/IRIS.csv'  # Dataframe from csv file iris_data = pd.read_csv(FILE_PATH, header=0)  iris_data.info() print(\"==\"*40) iris_data.head(10)  X = iris_data.loc[:, iris_data.columns != 'species'] y = iris_data.loc[:, ['species']]  y_enc = LabelEncoder().fit_transform(y) # Converting the label into a matrix form y_label = tf.keras.utils.to_categorical(y_enc)  # X_train_full, X_test, y_train_full, y_test = train_test_split(X, y_label, test_size=0.15)  # Validation set # X_train, X_valid, y_train, y_valid = train_test_split(X_train_full, y_train_full)  X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y_label, test_size=0.3)  print(f\"Train shape : {X_train.shape}, Y Train : {y_train.shape}\") print(X_train.shape[1:])  model = get_model()  # Compile the model model.compile(optimizer='adam',               loss=keras.losses.CategoricalCrossentropy(),              metrics=['accuracy'])  history = model.fit(X_train, y_train, epochs=30, validation_data=(X_test, y_test), verbose=1)  model.evaluate(X_test, y_test)  pd.DataFrame(history.history).plot(figsize=(10,6)) plt.grid(True) plt.gca().set_ylim(0, 1) plt.show()  new_data, y_actual = X_test[:3], y_test[:3]  y_proba = model.predict(new_data)  print(f\"Actual data : {y_actual}\")  for pred in y_proba:     print(np.argmax(pred))<\/code><\/pre>\n<\/p>\n<\/div>\n<\/details>\n<p>\u041f\u043e \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0435 [9] \u0441\u043a\u0430\u0447\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0444\u0430\u0439\u043b <strong>IRIS.csv <\/strong>\u0438\u0437 \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0430 \u00ab\u0412\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435\u00bb \u0438 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0441\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0435\u0433\u043e \u0432 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u043f\u0430\u043f\u043a\u0435 \u0441\u043e \u0441\u043a\u0440\u0438\u043f\u0442\u043e\u043c. \u042d\u0442\u043e\u0442 \u0444\u0430\u0439\u043b \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438. \u0417\u0430\u0442\u0435\u043c \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u043a\u0440\u0438\u043f\u0442\u0430 \u0438 \u0434\u043e\u0436\u0434\u0438\u0442\u0435\u0441\u044c \u0435\u0433\u043e \u0437\u0430\u0432\u0435\u0440\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f:<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/280\/08f\/74f\/28008f74f6a3f694d80a05e49c4428b5.png\" width=\"1600\" height=\"853\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/280\/08f\/74f\/28008f74f6a3f694d80a05e49c4428b5.png\"\/><\/figure>\n<p>\u0415\u0441\u043b\u0438 \u0441\u043a\u0440\u0438\u043f\u0442 \u043e\u0442\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u043b \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043a\u0442\u043d\u043e, \u0432 \u043a\u043e\u043d\u0446\u0435 \u0432\u044b \u0443\u0432\u0438\u0434\u0438\u0442\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0432 \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0435 Plots.<\/p>\n<p><strong>\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0447\u0430\u043d\u0438\u0435<\/strong>: \u043f\u0440\u0438 \u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u0439 \u043f\u043e\u043f\u044b\u0442\u043a\u0435 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0441\u043a\u0440\u0438\u043f\u0442\u0430 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u043f\u0440\u0435\u0442\u0430\u0442\u043e\u0440 \u0432\u044b\u0434\u0430\u0441\u0442 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0443 \u043e\u0431 \u043e\u0442\u0441\u0443\u0442\u0441\u0442\u0432\u0438\u0438 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u044b\u0445 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a. \u041f\u0440\u0438 \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0441\u0432\u043e\u0438\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 \u0432\u0430\u043c \u043f\u0440\u0438\u0434\u0451\u0442\u0441\u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u0430\u0432\u043b\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438. \u0423\u0441\u0442\u0430\u043d\u0430\u0432\u043b\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438\u0445 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u0430\u043c\u0438 \u043a\u043e\u043d\u0441\u043e\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043c\u0435\u043d\u0435\u0434\u0436\u0435\u0440\u0430\u043c\u0438 \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u043e\u0432 (pip \u0438\u043b\u0438 conda) \u0438\u043b\u0438 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c \u043c\u0435\u043d\u0435\u0434\u0436\u0435\u0440\u043e\u043c \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u043e\u0432 Anaconda Navigator. \u0421\u0442\u0430\u0440\u0430\u0439\u0442\u0435\u0441\u044c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043e\u0434\u0438\u043d \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431, \u0438\u043d\u0430\u0447\u0435 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0432\u043e\u0437\u043d\u0438\u043a\u043d\u0443\u0442\u044c \u043f\u0443\u0442\u0430\u043d\u0438\u0446\u0430 \u0438 \u043a\u043e\u043d\u0444\u043b\u0438\u043a\u0442\u044b \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u044f\u043c\u0438 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a. \u042f \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0443 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 Anaconda Navigator, \u044d\u0442\u043e \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043d\u0430\u0433\u043b\u044f\u0434\u043d\u043e \u043a\u043e\u043d\u0442\u0440\u043e\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u043e\u0432 \u0438 \u0438\u0445 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438. \u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0438 \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u0430 \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u044b \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438\u0440\u0438\u0441\u043e\u0432:<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/191\/a9e\/6c1\/191a9e6c12a64921a5dab3130a28678f.png\" width=\"1272\" height=\"724\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/191\/a9e\/6c1\/191a9e6c12a64921a5dab3130a28678f.png\"\/><\/figure>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0438 \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u0430 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0432\u0430\u0448\u0443 \u0441\u0440\u0435\u0434\u0443 (<code>tf<\/code> \u0432 \u043c\u043e\u0451\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435), \u0432\u044b\u0431\u0438\u0440\u0430\u0435\u043c \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b \u00ab\u041d\u0435\u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435\u00bb, \u0432 \u043f\u043e\u043b\u0435 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430 (\u0441\u043f\u0440\u0430\u0432\u0430) \u0432\u0432\u043e\u0434\u0438\u043c \u043d\u0430\u0437\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u043c\u043e\u0439 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438, \u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u043c \u043d\u0430 \u043d\u0435\u0439 \u0433\u0430\u043b\u043e\u0447\u043a\u0443 \u0438 \u043d\u0430\u0436\u0438\u043c\u0430\u0435\u043c Apply. \u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0438 \u0432\u0441\u0435\u0445 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u044b\u0445 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0438\u043c\u043f\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u0432 \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0435 \u0441\u043a\u0440\u0438\u043f\u0442\u0430, \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0430 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438\u0440\u0438\u0441\u043e\u0432 \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u0430 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c.<\/p>\n<p>\u041d\u0430 \u044d\u0442\u043e\u043c \u044d\u0442\u0430\u043f\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u0437\u0434\u0440\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u0432\u0430\u0441 \u0441 \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u043c \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u043e\u043c \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 TensorFlow. \u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u0432\u044b \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u044b \u043a \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0441\u0432\u043e\u0438\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 \u0441 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u0442\u0435\u0445\u043d\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0439 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f.\u00a0<\/p>\n<p>\u0416\u0435\u043b\u0430\u044e \u0432\u0430\u043c \u0443\u0441\u043f\u0435\u0445\u043e\u0432 \u0432\u043e \u0432\u0441\u0435\u0445 \u0432\u0430\u0448\u0438\u0445 \u0431\u0443\u0434\u0443\u0449\u0438\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430\u0445 \u0438 \u0441\u043f\u0430\u0441\u0438\u0431\u043e \u0437\u0430 \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435. \u0414\u043e \u043d\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0432\u0441\u0442\u0440\u0435\u0447.<\/p>\n<h2>\u0421\u0441\u044b\u043b\u043a\u0438<\/h2>\n<ol>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/openai.com\/\"><u>https:\/\/openai.com\/<\/u><\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/www.python.org\/\"><u>https:\/\/www.python.org\/<\/u><\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/www.tensorflow.org\/\"><u>https:\/\/www.tensorflow.org\/<\/u><\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Advanced_Vector_Extensions#CPUs_with_AVX\"><u>https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Advanced_Vector_Extensions#CPUs_with_AVX<\/u><\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/developer.nvidia.com\/cuda-gpus\"><u>https:\/\/developer.nvidia.com\/cuda-gpus<\/u><\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/docs.anaconda.com\/free\/anaconda\/install\/windows\/\"><u>https:\/\/docs.anaconda.com\/free\/anaconda\/install\/windows\/<\/u><\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/docs.anaconda.com\/free\/miniconda\/\"><u>https:\/\/docs.anaconda.com\/free\/miniconda\/<\/u><\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/www.nvidia.com\/download\/index.aspx\"><u>https:\/\/www.nvidia.com\/download\/index.aspx<\/u><\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/www.kaggle.com\/code\/venkatkrishnan\/iris-data-tensorflow-neural-network\/notebook\"><u>https:\/\/www.kaggle.com\/code\/venkatkrishnan\/iris-data-tensorflow-neural-network\/notebook<\/u><\/a><\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<p><!----><!----><\/div>\n<p><!----><!----><br \/> \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/819859\/\"> https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/819859\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<div><!--[--><!--]--><\/div>\n<div id=\"post-content-body\">\n<div>\n<div class=\"article-formatted-body article-formatted-body article-formatted-body_version-2\">\n<div xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/1999\/xhtml\">\n<figure class=\"full-width\"><\/figure>\n<p>\u0421\u043b\u043e\u0432\u043e\u0441\u043e\u0447\u0435\u0442\u0430\u043d\u0438\u0435 \u00ab\u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435\u00bb \u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u0441\u044f \u0432\u0441\u0451 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u043c\u044b\u043c \u0441 \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u043c \u0433\u043e\u0434\u043e\u043c \u0438 \u043f\u0440\u043e\u043d\u0438\u043a\u0430\u0435\u0442 \u0432\u043e \u0432\u0441\u0435 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0444\u0435\u0440\u044b \u0436\u0438\u0437\u043d\u0438, \u0430 \u0441 \u043f\u043e\u044f\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u0432 \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u043e\u043c \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u0435 \u0442\u0430\u043a\u0438\u0445 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439 \u043a\u0430\u043a <strong>Chat GPT<\/strong> [1] \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441 \u043a \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u043c\u0443 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044e \u0441\u0442\u0430\u043b \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a \u043a\u0430\u043a \u043d\u0438\u043a\u043e\u0433\u0434\u0430. \u041d\u043e \u043f\u0440\u0438 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043c\u043d\u043e\u0433\u0438\u0445 \u043e\u0442\u043f\u0443\u0433\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u0441\u0432\u043e\u0438\u0445 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0447\u0442\u043e \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u043e\u0434\u043d\u043e\u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u0430\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438.<\/p>\n<p>\u041f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u044f \u0445\u043e\u0447\u0443 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u0432\u0430\u0448\u0435\u043c\u0443 \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u044e \u043c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0443\u044e \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0446\u0438\u044e \u0434\u043b\u044f \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u0433\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432 \u043c\u0438\u0440 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f. \u0418\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0446\u0438\u044f \u043e\u0440\u0438\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0430 \u0432 \u043f\u0435\u0440\u0432\u0443\u044e \u043e\u0447\u0435\u0440\u0435\u0434\u044c \u043d\u0430 \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u044e\u0449\u0438\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0438\u0441\u0442\u043e\u0432, \u043c\u044b \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u0442\u044c <strong>Python 3 <\/strong>[2] \u0441 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u043e\u0439 <strong>TensorFlow <\/strong>[3]. \u042d\u0442\u043e \u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0439 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440 \u0434\u043b\u044f \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0438\u0437-\u0437\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0442\u044b \u044f\u0437\u044b\u043a\u0430 \u0438 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0433\u043e \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u043e\u0432, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0449\u0438\u0445 TensorFlow.<\/p>\n<h2>\u0421\u043e\u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c \u043e\u0431\u043e\u0440\u0443\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438 TensorFlow<\/h2>\n<p>\u0412\u0430\u0448 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u043e\u0440 \u0434\u043e\u043b\u0436\u0435\u043d \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c <strong>AVX-\u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0446\u0438\u0438<\/strong> [4], \u0430 \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e\u043a\u0430\u0440\u0442\u0430 \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u0430 \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0443 <strong>CUDA \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u044f \u0441 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438 3.5<\/strong> (\u0441\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u044f\u0449\u0438\u0445 \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e\u043a\u0430\u0440\u0442 [5]):<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><strong>AVX<\/strong> (Advanced Vector Extensions) \u2014 \u044d\u0442\u043e \u0440\u0430\u0441\u0448\u0438\u0440\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434 x86-\u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u044b \u0434\u043b\u044f \u043c\u0438\u043a\u0440\u043e\u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u043e\u0440\u043e\u0432 Intel \u0438 AMD, \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u043d\u043e\u0435 Intel \u0432 \u043c\u0430\u0440\u0442\u0435 2008 \u0433\u043e\u0434\u0430.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>CUDA<\/strong> (Compute Unified Device Architecture) \u2014 \u044d\u0442\u043e \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u043d\u043e-\u0430\u043f\u043f\u0430\u0440\u0430\u0442\u043d\u0430\u044f \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043b\u043b\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u0439, \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u043d\u043d\u0430\u044f \u043a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043d\u0438\u0435\u0439 NVIDIA. \u041e\u043d\u0430 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e \u0443\u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u0442\u044c \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0431\u043b\u0430\u0433\u043e\u0434\u0430\u0440\u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044e \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u043e\u0440\u043e\u0432 (GPU).<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u0414\u0430\u043b\u0435\u0435 \u044f \u0431\u0443\u0434\u0443 \u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u0438\u0442\u044c \u043e TensorFlow 2.10, \u0442\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438 \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u044e\u0442 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0438 Windows Subsystem for Linux (\u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 WSL \u0443\u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u0438\u0442 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0443 \u0438 \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0438\u0442 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u044f\u0449\u0438\u0445 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0439 Windows). TensorFlow 2.10 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430 Windows 7 \u0438 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043d\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u044f\u0445 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b. \u0412\u0435\u0440\u0441\u0438\u044f Python \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u0430 \u0431\u044b\u0442\u044c \u043e\u0442 <strong>3.9 <\/strong>\u0434\u043e<strong> 3.11<\/strong>.<\/p>\n<h2>\u0423\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0430 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0435\u0441\u043f\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f<\/h2>\n<p>\u041d\u0443\u0436\u043d\u043e \u043d\u0430\u0447\u0430\u0442\u044c \u0441 \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u0430<strong> <\/strong><a href=\"https:\/\/learn.microsoft.com\/ru-RU\/cpp\/windows\/latest-supported-vc-redist?view=msvc-170\"><u>Microsoft Visual C++ \u0434\u043b\u044f Visual Studio 2015, 2017 \u0438 2019<\/u><\/a>. \u0414\u0430\u043b\u0435\u0435 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u0435 Python \u0441 \u043c\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u043e\u043c \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a \u0438 \u043c\u0435\u043d\u0435\u0434\u0436\u0435\u0440\u043e\u043c \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u043e\u0432 \u2014 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u0434\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 <strong>Anaconda <\/strong>[6]. \u041e\u043d\u0430 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u0432 \u0441\u0435\u0431\u0435 \u0434\u0438\u0441\u0442\u0440\u0438\u0431\u0443\u0442\u0438\u0432 \u044f\u0437\u044b\u043a\u0430 Python, \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0443 \u0443\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u0440\u0435\u0434\u043e\u0439 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 Anaconda Navigator<strong> <\/strong>(\u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u043c\u0435\u043d\u0435\u0434\u0436\u0435\u0440 \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u043e\u0432, \u0443\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c \u0441\u043e\u0444\u0442\u043e\u043c \u0438 \u0442. \u0434.) \u0438 \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u044b\u0439 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a. \u041d\u043e \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u043d\u0435 \u0444\u0430\u043d\u0430\u0442 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0440\u0435\u0434 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0438\u043b\u0438 \u043d\u0435 \u0445\u043e\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u043b\u0438\u0448\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u044b \u043d\u0430 \u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440, \u0442\u043e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f <strong>Miniconda <\/strong>(\u044d\u0442\u043e \u0442\u043e \u0436\u0435 \u0441\u0430\u043c\u043e\u0435, \u0447\u0442\u043e \u0438 Anaconda, \u043d\u043e \u0431\u0435\u0437 \u043b\u0438\u0448\u043d\u0438\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c, \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 \u0438 \u043a\u043e\u043d\u0441\u043e\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u043c\u0435\u043d\u0435\u0434\u0436\u0435\u0440 \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u043e\u0432 Conda)<strong> <\/strong>[7].\u00a0<\/p>\n<figure class=\"\"><\/figure>\n<p>\u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0438 Anaconda \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c <strong>Anaconda Powerschell Prompt<\/strong> \u0438 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u044c \u0432 \u043a\u043e\u043d\u0441\u043e\u043b\u0438 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0443:<\/p>\n<pre><code class=\"powershell\">conda create --name tf python=3.9<\/code><\/pre>\n<p>\u041e\u043d\u0430 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0441\u0442 \u043d\u043e\u0432\u0443\u044e \u0441\u0440\u0435\u0434\u0443 <code>conda<\/code> (\u0432 \u0440\u0430\u043c\u043a\u0430\u0445 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0440\u0435\u0434\u044b \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0451\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a, \u044d\u0442\u043e \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u043e, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 \u043d\u0443\u0436\u043d\u044b \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0435 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a) \u0438 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442 \u0434\u043b\u044f \u043d\u0435\u0451 Python 3.9.<\/p>\n<p>\u0417\u0430\u0442\u0435\u043c \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u044b <code>activate<\/code><strong> <\/strong>\u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u043d\u0443\u044e \u0432\u044b\u0448\u0435 \u0441\u0440\u0435\u0434\u0443 (<code>deactivate<\/code> \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u0443\u044e \u0441\u0440\u0435\u0434\u0443):<\/p>\n<pre><code class=\"powershell\">conda activate tf conda deactivate<\/code><\/pre>\n<p>\u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u044c \u0441\u0432\u0435\u0436\u0438\u0435 \u0434\u0440\u0430\u0439\u0432\u0435\u0440\u044b \u0434\u043b\u044f \u0432\u0430\u0448\u0435\u0439 \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e\u043a\u0430\u0440\u0442\u044b [8], \u0430 \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043e\u043d\u0438 \u0443 \u0432\u0430\u0441 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u044b, \u0442\u043e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u0435\u0440\u0435\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442\u044c \u043a \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0435 \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u043e\u0432 <strong>CUDA<\/strong> \u0438 <strong>cuDNN<\/strong>. \u042d\u0442\u043e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0432 \u043e\u0434\u043d\u0443 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0443:<\/p>\n<pre><code class=\"powershell\">conda install -c conda-forge cudatoolkit=11.2 cudnn=8.1.0<\/code><\/pre>\n<p>\u0423\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0432\u044b\u0448\u0435 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438 \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u043e\u0432 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435 \u043d\u0435 \u043c\u0435\u043d\u044f\u0442\u044c, \u0442\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u044b \u0441 \u0441\u043e\u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a. \u0412\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u044b \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u0442\u0430\u043a:<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><\/figure>\n<h2>\u0423\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0430 TensorFlow<\/h2>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043a\u0442\u043d\u043e\u0439 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b TensorFlow \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442 \u0441\u0432\u0435\u0436\u0430\u044f \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u044f <strong>pip<\/strong> (\u044d\u0442\u043e \u043c\u0435\u043d\u0435\u0434\u0436\u0435\u0440 \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u043e\u0432). \u041e\u0431\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u0435 \u0435\u0433\u043e:<\/p>\n<pre><code class=\"powershell\">pip install --upgrade pip<\/code><\/pre>\n<p>TensorFlow \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u044c \u0438 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 conda (\u0438\u043b\u0438 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 Anaconda Navigator), \u043d\u043e \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u0438 TensorFlow \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0443\u044e\u0442 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e pip. \u0423\u0441\u0442\u0430\u043d\u0430\u0432\u043b\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c:<\/p>\n<pre><code class=\"powershell\">pip install \"tensorflow&lt;2.11\"<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><\/figure>\n<h2>\u041f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0430 TensorFlow<\/h2>\n<p>\u041d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0443\u0434\u043e\u0441\u0442\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f, \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e \u043b\u0438 \u0432\u0441\u0451 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u043e \u0438 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u043e. \u0414\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435 \u0432 \u043a\u043e\u043d\u0441\u043e\u043b\u0438 \u0438\u043b\u0438 \u0432\u0430\u0448\u0435\u0439 \u0441\u0440\u0435\u0434\u0435 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u043a\u043e\u0434:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import tensorflow as tf  gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU') if gpus:   try:     for gpu in gpus:       tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu, True)     logical_gpus = tf.config.list_logical_devices('GPU')     print(len(gpus), \"Physical GPUs,\", len(logical_gpus), \"Logical GPUs\")   except RuntimeError as e:     print(e)<\/code><\/pre>\n<p>\u041e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0443\u0434\u043e\u0431\u043d\u043e \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c IDE <strong>Spyder<\/strong>, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0435\u0451 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u044c \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e Anaconda Navigator<strong> <\/strong>\u0434\u043b\u044f \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0440\u0435\u0434\u044b. \u0412\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0430 \u0442\u0430\u043a (\u0432\u044b\u0431\u0438\u0440\u0430\u0435\u043c \u0441\u0440\u0435\u0434\u0443 \u0438 \u043d\u0430\u0436\u0438\u043c\u0430\u0435\u043c \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u044c):<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><\/figure>\n<p>\u041e\u0431\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430 \u0442\u0435\u043a\u0443\u0449\u0443\u044e \u0441\u0440\u0435\u0434\u0443, \u0438\u0431\u043e \u0438\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u0432 \u043d\u0435\u0451 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u043e \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u043d\u043d\u043e\u0435 \u041f\u041e. \u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0438 \u0432\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c Spyder \u0438\u0437 \u041d\u0430\u0432\u0438\u0433\u0430\u0442\u043e\u0440\u0430 \u043e\u0442 \u0438\u043c\u0435\u043d\u0438 \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0440\u0435\u0434\u044b (\u044d\u0442\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u0442, \u0447\u0442\u043e \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u043d\u044b \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u044b \u0438\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u0434\u043b\u044f \u0441\u0440\u0435\u0434\u044b <strong>tf<\/strong>).<\/p>\n<p>\u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0435\u043c \u043a\u043e\u0434 \u0432 \u043a\u043e\u043d\u0441\u043e\u043b\u0438, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u044f \u043f\u0440\u0438\u0432\u043e\u0434\u0438\u043b \u0432\u044b\u0448\u0435:<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><\/figure>\n<p>\u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u0441\u0451 \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u043d\u043e, \u0442\u043e \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430 \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u0430 \u0432\u044b\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u0441\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u043d\u044b\u0445 \u0434\u043b\u044f TensorFlow \u0443\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432 (\u0432 \u043c\u043e\u0435\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u044d\u0442\u043e \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e\u043a\u0430\u0440\u0442\u0430 RTX 3060).<\/p>\n<h2>\u0422\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u044b\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442 \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 TensorFlow<\/h2>\n<p>\u041f\u0440\u0438\u0448\u043b\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0449\u0438\u0439 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f. \u0414\u043b\u044f \u0442\u0435\u0441\u0442\u0430 \u0432\u043e\u0437\u044c\u043c\u0451\u043c \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u044b\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438\u0440\u0438\u0441\u043e\u0432 [9]. \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0441\u043a\u0440\u0438\u043f\u0442 \u0441 \u0440\u0430\u0441\u0448\u0438\u0440\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c <em>.py<\/em> \u0438 \u0442\u0430\u043a\u0438\u043c \u043a\u043e\u0434\u043e\u043c:<\/p>\n<details class=\"spoiler\">\n<summary>\u041a\u043e\u0434<\/summary>\n<div class=\"spoiler__content\">\n<pre><code class=\"python\">import pandas as pd import numpy as np import os  # Plotting libraries import matplotlib.pyplot as plt   # SKLearn libraries from sklearn.preprocessing import LabelEncoder from sklearn.model_selection import train_test_split  # Tensorflow libraries import tensorflow as tf from tensorflow import keras from tensorflow.keras.models import Sequential  def get_model():     model = Sequential([         keras.layers.Input(shape=X_train.shape[1:]),         keras.layers.Dense(1000, activation='relu'),         keras.layers.Dense(500, activation='relu',),         keras.layers.Dense(300, activation='relu'),         keras.layers.Dropout(0.2),         keras.layers.Dense(3, activation='softmax')     ])      return model  # Data file path FILE_PATH = '.\/IRIS.csv'  # Dataframe from csv file iris_data = pd.read_csv(FILE_PATH, header=0)  iris_data.info() print(\"==\"*40) iris_data.head(10)  X = iris_data.loc[:, iris_data.columns != 'species'] y = iris_data.loc[:, ['species']]  y_enc = LabelEncoder().fit_transform(y) # Converting the label into a matrix form y_label = tf.keras.utils.to_categorical(y_enc)  # X_train_full, X_test, y_train_full, y_test = train_test_split(X, y_label, test_size=0.15)  # Validation set # X_train, X_valid, y_train, y_valid = train_test_split(X_train_full, y_train_full)  X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y_label, test_size=0.3)  print(f\"Train shape : {X_train.shape}, Y Train : {y_train.shape}\") print(X_train.shape[1:])  model = get_model()  # Compile the model model.compile(optimizer='adam',               loss=keras.losses.CategoricalCrossentropy(),              metrics=['accuracy'])  history = model.fit(X_train, y_train, epochs=30, validation_data=(X_test, y_test), verbose=1)  model.evaluate(X_test, y_test)  pd.DataFrame(history.history).plot(figsize=(10,6)) plt.grid(True) plt.gca().set_ylim(0, 1) plt.show()  new_data, y_actual = X_test[:3], y_test[:3]  y_proba = model.predict(new_data)  print(f\"Actual data : {y_actual}\")  for pred in y_proba:     print(np.argmax(pred))<\/code><\/pre>\n<\/p>\n<\/div>\n<\/details>\n<p>\u041f\u043e \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0435 [9] \u0441\u043a\u0430\u0447\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0444\u0430\u0439\u043b <strong>IRIS.csv <\/strong>\u0438\u0437 \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0430 \u00ab\u0412\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435\u00bb \u0438 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0441\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0435\u0433\u043e \u0432 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u043f\u0430\u043f\u043a\u0435 \u0441\u043e \u0441\u043a\u0440\u0438\u043f\u0442\u043e\u043c. \u042d\u0442\u043e\u0442 \u0444\u0430\u0439\u043b \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438. \u0417\u0430\u0442\u0435\u043c \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u043a\u0440\u0438\u043f\u0442\u0430 \u0438 \u0434\u043e\u0436\u0434\u0438\u0442\u0435\u0441\u044c \u0435\u0433\u043e \u0437\u0430\u0432\u0435\u0440\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f:<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><\/figure>\n<p>\u0415\u0441\u043b\u0438 \u0441\u043a\u0440\u0438\u043f\u0442 \u043e\u0442\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u043b \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043a\u0442\u043d\u043e, \u0432 \u043a\u043e\u043d\u0446\u0435 \u0432\u044b \u0443\u0432\u0438\u0434\u0438\u0442\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0432 \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0435 Plots.<\/p>\n<p><strong>\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0447\u0430\u043d\u0438\u0435<\/strong>: \u043f\u0440\u0438 \u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u0439 \u043f\u043e\u043f\u044b\u0442\u043a\u0435 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0441\u043a\u0440\u0438\u043f\u0442\u0430 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u043f\u0440\u0435\u0442\u0430\u0442\u043e\u0440 \u0432\u044b\u0434\u0430\u0441\u0442 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0443 \u043e\u0431 \u043e\u0442\u0441\u0443\u0442\u0441\u0442\u0432\u0438\u0438 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u044b\u0445 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a. \u041f\u0440\u0438 \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0441\u0432\u043e\u0438\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 \u0432\u0430\u043c \u043f\u0440\u0438\u0434\u0451\u0442\u0441\u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u0430\u0432\u043b\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438. \u0423\u0441\u0442\u0430\u043d\u0430\u0432\u043b\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438\u0445 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u0430\u043c\u0438 \u043a\u043e\u043d\u0441\u043e\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043c\u0435\u043d\u0435\u0434\u0436\u0435\u0440\u0430\u043c\u0438 \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u043e\u0432 (pip \u0438\u043b\u0438 conda) \u0438\u043b\u0438 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c \u043c\u0435\u043d\u0435\u0434\u0436\u0435\u0440\u043e\u043c \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u043e\u0432 Anaconda Navigator. \u0421\u0442\u0430\u0440\u0430\u0439\u0442\u0435\u0441\u044c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043e\u0434\u0438\u043d \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431, \u0438\u043d\u0430\u0447\u0435 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0432\u043e\u0437\u043d\u0438\u043a\u043d\u0443\u0442\u044c \u043f\u0443\u0442\u0430\u043d\u0438\u0446\u0430 \u0438 \u043a\u043e\u043d\u0444\u043b\u0438\u043a\u0442\u044b \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u044f\u043c\u0438 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a. \u042f \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0443 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 Anaconda Navigator, \u044d\u0442\u043e \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043d\u0430\u0433\u043b\u044f\u0434\u043d\u043e \u043a\u043e\u043d\u0442\u0440\u043e\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u043e\u0432 \u0438 \u0438\u0445 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438. \u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0438 \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u0430 \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u044b \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438\u0440\u0438\u0441\u043e\u0432:<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><\/figure>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0438 \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u0430 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0432\u0430\u0448\u0443 \u0441\u0440\u0435\u0434\u0443 (<code>tf<\/code> \u0432 \u043c\u043e\u0451\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435), \u0432\u044b\u0431\u0438\u0440\u0430\u0435\u043c \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b \u00ab\u041d\u0435\u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435\u00bb, \u0432 \u043f\u043e\u043b\u0435 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430 (\u0441\u043f\u0440\u0430\u0432\u0430) \u0432\u0432\u043e\u0434\u0438\u043c \u043d\u0430\u0437\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u043c\u043e\u0439 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438, \u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u043c \u043d\u0430 \u043d\u0435\u0439 \u0433\u0430\u043b\u043e\u0447\u043a\u0443 \u0438 \u043d\u0430\u0436\u0438\u043c\u0430\u0435\u043c Apply. \u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0438 \u0432\u0441\u0435\u0445 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u044b\u0445 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0438\u043c\u043f\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u0432 \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0435 \u0441\u043a\u0440\u0438\u043f\u0442\u0430, \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0430 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438\u0440\u0438\u0441\u043e\u0432 \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u0430 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c.<\/p>\n<p>\u041d\u0430 \u044d\u0442\u043e\u043c \u044d\u0442\u0430\u043f\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u0437\u0434\u0440\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u0432\u0430\u0441 \u0441 \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u043c \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u043e\u043c \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 TensorFlow. \u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u0432\u044b \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u044b \u043a \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0441\u0432\u043e\u0438\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 \u0441 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u0442\u0435\u0445\u043d\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0439 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f.\u00a0<\/p>\n<p>\u0416\u0435\u043b\u0430\u044e \u0432\u0430\u043c \u0443\u0441\u043f\u0435\u0445\u043e\u0432 \u0432\u043e \u0432\u0441\u0435\u0445 \u0432\u0430\u0448\u0438\u0445 \u0431\u0443\u0434\u0443\u0449\u0438\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430\u0445 \u0438 \u0441\u043f\u0430\u0441\u0438\u0431\u043e \u0437\u0430 \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435. \u0414\u043e \u043d\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0432\u0441\u0442\u0440\u0435\u0447.<\/p>\n<h2>\u0421\u0441\u044b\u043b\u043a\u0438<\/h2>\n<ol>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/openai.com\/\"><u>https:\/\/openai.com\/<\/u><\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/www.python.org\/\"><u>https:\/\/www.python.org\/<\/u><\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/www.tensorflow.org\/\"><u>https:\/\/www.tensorflow.org\/<\/u><\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Advanced_Vector_Extensions#CPUs_with_AVX\"><u>https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Advanced_Vector_Extensions#CPUs_with_AVX<\/u><\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/developer.nvidia.com\/cuda-gpus\"><u>https:\/\/developer.nvidia.com\/cuda-gpus<\/u><\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/docs.anaconda.com\/free\/anaconda\/install\/windows\/\"><u>https:\/\/docs.anaconda.com\/free\/anaconda\/install\/windows\/<\/u><\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/docs.anaconda.com\/free\/miniconda\/\"><u>https:\/\/docs.anaconda.com\/free\/miniconda\/<\/u><\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/www.nvidia.com\/download\/index.aspx\"><u>https:\/\/www.nvidia.com\/download\/index.aspx<\/u><\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/www.kaggle.com\/code\/venkatkrishnan\/iris-data-tensorflow-neural-network\/notebook\"><u>https:\/\/www.kaggle.com\/code\/venkatkrishnan\/iris-data-tensorflow-neural-network\/notebook<\/u><\/a><\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<p><!----><!----><\/div>\n<p><!----><!----><br \/> \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/819859\/\"> https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/819859\/<\/a><br \/><\/br><\/br><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"class_list":["post-378141","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/378141","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=378141"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/378141\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=378141"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=378141"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=378141"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}