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观点 | 别再使用pip安装TensorFlow了!用conda吧~

选自towardsdatascience 作者:Michael Nguyen 机器之心编译 参与:路雪、思源 还在使用 pip 安装 TensorFlow?...以下是使用 conda 而不用 pip 安装 TensorFlow 的两大原因: 更快的 CPU 性能 conda TensorFlow使用面向深度神经网络的英特尔数学核心函数库(Intel MKL-DNN...使用 pip 安装 TensorFlow 时,GPU 支持所需的 CUDA CuDNN 库必须单独手动安装,增加了大量负担。...此外,conda 安装这些库的位置不会与通过其他方法安装的库的其他实例产生冲突。不管使用 pip 还是 conda 安装 GPU 支持的 TensorFlow,NVIDIA 驱动程序都必须单独安装。...下面是使用 conda 安装所需的步骤。 pip uninstall tensorflow 如果还没有安装 Anaconda 或 Miniconda,需要先安装它们。

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TFLearn:为TensorFlow提供更高级别的API 的深度学习库

它旨在为TensorFlow提供更高级别的API,以促进和加速实验,同时保持完全透明并与之兼容。 TFLearn功能包括: 通过教程示例,易于使用理解用于实现深度神经网络的高级API。...通过高度模块化的内置神经网络层,正则化器,优化器,指标进行快速原型设计 Tensorflow完全透明。所有功能都是通过张量构建的,可以独立于TFLearn使用。...强大的辅助功能,可以训练任何TensorFlow 图,支持多个输入,输出优化器。 简单而美观的图形可视化,包含有关权重,梯度,激活等的详细信息。 轻松使用多个CPU / GPU的设备。...TensorFlow安装 TFLearn需要安装Tensorflow(版本1.0+)。...要安装TensorFlow,只需运行: pip install tensorflow 或者,支持GPU: pip install tensorflow-gpu 有关更多详细信息,请参阅TensorFlow

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python3安装没有pip_解决Centos7安装python3pip工具无法使用「建议收藏」

大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈 问题描述: Centos7安装python3,正常流程全部配置完成,python3,pip3的软链接也建立了 但是python3可以正常使用,而pip3报错,无法找到文件或目录...解决方法: which命令:查找python的路径 type命令:也是查找python的路径 发现两次命令查询的结果并不一致 使用hash -r清除Linux下哈希表中所有缓存,下次再type python...就会去系统环境变量中查找路径,就可正常解决掉系统找不到pip3路径的问题 [root@localhost bin]# which pip3 /usr/bin/pip3 [root@localhost bin...]# pip3 -bash: /usr/local/bin/pip3: 没有那个文件或目录 [root@localhost bin]# type pip3 pip3 已被哈希 (/usr/local/bin.../pip3) [root@localhost bin]# hash -r [root@localhost bin]# type pip3 版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人

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TensorLayer学习之简介与安装

深度学习开发人员必须花费大量的时间来整合神经网络的组件,管理模型生命周期,组织数据调整系统并行度等等。随着使用新的培训样本,人类对于神经网络模型的见解,更新模型跟踪其变化的能力就变得非常必要了。...Keras与TFLearn的弊端 虽然像KerasTFLearn这样的工具现在很有用,但它们并不像网络那样可以随网络的扩张变得更复杂甚至无限制的迭代。...Tensorlayer环境搭建(CPU版) conda 4.4.10 python 3.5 opencv 3.2.0 tensorflow 1.7.0 tensorlayer 源码安装 安装步骤 查看conda...tensoflow1.7.0 采用清华的镜像源进行安装(CPU版) 网址:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/tensorflow/ pip install...pip install -e .

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当同时安装Python2Python3,如何兼容并切换使用详解(比如pip使用

由于历史原因,Python有两个大的版本分支,Python2Python3,又由于一些库只支持某个版本分支,所以需要在电脑上同时安装Python2Python3,因此如何让两个版本的Python兼容...对于Ubuntu 16.04 LTS版本来说,Python2(2.7.12)Python3(3.5.2)默认同时安装,默认的python版本是2.7.12。...同时,这也完美解决了在pip在python2python3共存的环境下报错,提示Fatal error in launcher: Unable to create process using ‘”‘的问题...当需要python2的pip时,只需 py -2 -m pip install xxx 当需要python3的pip时,只需 py -3 -m pip install xxx python2python3...的pip package就这样可以完美分开了。

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TensorFlow.js 在浏览器中训练神经网络

可以导入已经训练好的模型,也可以在浏览器中重新训练现有的所有机器学习模型。运行 Tensorflow.js 只需要你的浏览器,而且在本地开发的代码与发送给用户的代码是相同的。...用 Tensorflow.js 可以做很多事情,例如 object detection in images, speech recognition, music composition,而且 不需要安装任何库...更广泛的使用:几乎每个电脑手机平板上都有浏览器,并且几乎每个浏览器都可以运行JS,无需下载或安装任何应用程序,在浏览器中就可以运行机器学习框架来实现更高的用户转换率,提高满意度,例如虚拟试衣间等服务。...fit 来训练模型,因为要等模型训练完才能预测,所以要用 await: 训练结束,用 predict 进行预测,输入的是 [1, 1] 维的 值为 10 的tensor 最后得到的输出为 tflearn...的代码比较 再来通过一个简单的例子来比较一下 Tensorflow.js tflearn, 可以看出如果熟悉 tflearn 的话,那么 Tensorflow.js 会非常容易上手,

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Tensorflow安装

虽然官网已经写的很清楚了,但是自己安装的时候还是有坑,出现了好多错,特此记录 官网步骤 我是用的virtualenv,按照官网的步骤来,先说明此步骤对你不一定成功: 安装pipvirtualenv...使用预编译好的安装安装 最新要求cuda7.5cudnnV5 # Ubuntu/Linux 64-bit, GPU enabled, Python 2.7 # Requires CUDA toolkit...ipython导入tensorflow出错无法导入,但是python下可以直接导入 AttributeError: type object 'NewBase' has no attribute 'is_abstract...ipython导入出错 (1) 创建虚拟目录时候不要使用--system-site-packages选项, 之后自己进去安装numpy,matplotlib,six这三个包 尤其注意six需要1.8.0...sudo pip install protobuf 此时在ipython下导入import tensorflow as tf, 没有问题 参考资源 tensorflow安装问题的yhl_leo的博客

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TensorFlow.js 在浏览器中训练神经网络

本文结构: 什么是 TensorFlow.js 为什么要在浏览器中运行机器学习算法 应用举例:regression tflearn 的代码比较 ---- 1....具有 GPU 加速功能,并自动支持 WebGL 可以导入已经训练好的模型,也可以在浏览器中重新训练现有的所有机器学习模型 运行 Tensorflow.js 只需要你的浏览器,而且在本地开发的代码与发送给用户的代码是相同的...用 Tensorflow.js 可以做很多事情, 例如 object detection in images, speech recognition, music composition, 而且 不需要安装任何库...更广泛的使用:几乎每个电脑手机平板上都有浏览器,并且几乎每个浏览器都可以运行JS,无需下载或安装任何应用程序,在浏览器中就可以运行机器学习框架来实现更高的用户转换率,提高满意度,例如虚拟试衣间等服务。... tflearn 的代码比较 再来通过一个简单的例子来比较一下 Tensorflow.js tflearn, 可以看出如果熟悉 tflearn 的话,那么 Tensorflow.js 会非常容易上手

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