4.1     實時編寫腳本測試

4.1.1   測試思路

基于上述流程搭建的實驗環境和 VIM 編輯器進行python 腳本測試。

4.1.1     測試流程步驟 1 打開 vim 并創建 python 腳本

輸入命令：vi tf.py。操作如下：

圖 4-1 創 建python 腳本

結果如下：

圖 4-2 創建的python 腳本

步驟 2 編輯腳本

輸入命令：i，進入編輯模式開始編輯。結果如下

圖 4-3 python 腳本編輯模式

product= tf.matmul(matrix1, matrix2)

# 啟動默認圖

.sess= tf.Session()

# 調用 sess 的 run()方法來執行矩陣乘法.

result = sess.run(product)

print(result)

# 任務完成, 關閉會話

.sess.close()

-over-

最后，輸入命令：:wq!，保存并退出。

步驟 3 查看腳本內容

輸入命令：cat tf.py。結果如下：

圖 4-4 python 腳本內容

步驟 4 運行測試

輸入命令：python3 tf.py。結果如下：

圖 4-5 運 行python 腳本

4.2下載現成腳本測試

4.2.1     測試思路

基于上述流程搭建的實驗環境，從 github 上下載 python腳本測試。

4.2.1     測試流程

步驟 1 安裝 git

輸入命令：yum –m install git。操作如下：

圖  4-6 安裝 git  

圖4-7git 安裝完成

步驟 2 從 github 下載 pytho腳本

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

圖  4-8 從 github 下載文件?

輸入命令：ls –ll，查看下載的腳本文件。結果如下：?

圖  4-9 查看下載的文件?

輸入命令：cd HCNA-AI 和 ll，切換到相應文件夾查看文件。結果如下：

圖  4-10 查看具體腳本?

步驟 3 運行下載腳本

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