以下教程建立在已经安装好Tensorflow2深度学习环境基础上，进一步管理GPU资源消耗。

查看GPU数量

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import tensorflow as tf
# 查看gpu和cpu的数量
gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices(device_type='GPU')
cpus = tf.config.experimental.list_physical_devices(device_type='CPU')
print(gpus, cpus)

大家在使用Jupyter Notebook进行编程时，如果需要在不同的虚拟环境中运行Jupyter，常见的做法是首先激活虚拟环境，然后在该虚拟环境下进入Jupyter Notebook环境才行。这样会导致我们如果同时运行多个项目时，就需要同时激活多个虚拟环境进入Jupyter Notebook服务，过程十分繁琐。那有没有办法能够在不开启多个Jupyter Notebook服务的前提下切换虚拟环境呢？

答案是有的，本教程提出的主要目的是帮助开发者在使用Jupyter Notebook时，切换环境内核，建议使用conda搭建的虚拟环境。

整个步骤如下：

1. 创建虚拟环境
2. 激活虚拟环境
3. 将虚拟环境写入Jupyter Notebook中的Kernel
4. 打开Jupyter Notebook服务
5. 更换Kernel
6. 验证是否更换成功

在实际开发工作中，不同的项目可能使用的第三方软件包的版本不同，而一个环境只能安装一个版本的同一软件包【例如安装了Tensorflow2.3后，再安装Tensorflow2.9前面的Tensorflow2.3就会被卸载】，要是遇到两个项目同时推进，就需要不断的在两个版本之间进行切换，这个时候单一的Python环境就无法满足开发工作需求，这个时候就需要使用虚拟环境。

创建虚拟环境

conda create –n a1(环境名称，可以任意选取) python=3.8（Python版本可自选，但需保证版本低于Anaconda默认环境Python版本）

例如：搭建一个虚拟环境名称为tensorflow的虚拟环境，使用python3.8作为解释器，搭建代码如下所示：

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conda create –name tensorflow python=3.8

安装此环境前提：Python版本大于等于3.8、电脑中有英伟达（NVIDIA）独立显卡

安装Tensorflow2-GPU

注意：Python版本最好是3.8及以上

打开cmd输入下列代码，下载Tensorflow 2.9.1 GPU版本

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pip install tensorflow-gpu==2.9.1 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

下载完成后打开Python尝试导入Tensorflow

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import tensorflow as tf

导入成功说明安装成功，否则重新安装。【注：GPU环境没有安装成功时，会自动调用CPU运行代码】

启动Pycharm出现以下弹窗

编写Python代码

代码部分编写较为复杂，请自行解读

准备工作：

1. 安装typora编辑器（新版本的都是收费的，最后一个不收费版本链接，点击这里获取【提取码：ming】）

2. 阿里云图床配置

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pandas

Timestamp对象

构造方法

利用字符串格式时间数据转化

pandas支持智能的将各种格式的时间数据转化为标准时间戳格式

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# 获取当前时间
tm1 = pd.Timestamp.now()
tm1

Timestamp('2022-11-22 18:04:34.850491')

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tm2 = pd.Timestamp('2022-11-21 16:12:12')
tm2

Timestamp('2022-11-21 16:12:12')

datetime库

date, datetime, time 和 timezone 通用特征属性

• 这些类型的对象都是不可变的。
• 这些类型的对象都是可哈希的，这意味着它们可被作为字典的键。
• 这些类型的对象支持通过pickle模块进行高效的封存。
  阅读全文 »

time库

• 主要用在各种时间格式之间进行相互转化，主要包括以下几种：

1. 时间戳格式，例如：1668758203.288723

2. 元组格式，例如：time.struct_time(tm_year=2022, tm_mon=11, tm_mday=18, tm_hour=15, tm_min=56, tm_sec=45, tm_wday=4, tm_yday=322, tm_isdst=0)

3. 字符串标准格式，例如：’Fri Nov 18 15:58:22 2022’

4. 自定义特殊格式，例如：’2022/11/18 16:26:23’

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