学习深度学习过程中的一些问题

环境配置

anaconda新建环境并指定python版本，末尾加上anaconda则会把base环境中所有包复制到新建环境。

conda create --name 环境名 python=版本号 (anaconda)

linux环境下安装anaconda后启动终端会默认进⼊base环境，执⾏以下命令以取消默认加载环境：

conda config --set auto_activate_base false

pip下载换国内源：

# 豆瓣
pip install --index-url https://pypi.douban.com/simple tensorflow==2.0.0 
# 阿⾥： 
pip install --index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple

anaconda中安装pillow
安装pillow使⽤的是pip install pillow，但是导⼊的时候是import PIL

keras和tensorflow.keras

在编程的过程中发现，使用keras.layers和keras.models构建的模型比tf.keras.layers和tf.keras.models要快很多，至少在计算loss上要快不少，不知道是什么原因。

关于数据的溢出异常

RuntimeWarning: overflow encountered in long_scalars ERROR
这是由于float32或float64的数据和int32的数据之间运算导致的，请确保所有int32的数据都转换成float32或float64。由于tensorflow不支持float64，建议在深度学习中统一使用float32.