最近尝试在m1的mac上安装tensorflow，网上的教程比较多，但是不管怎么折腾都会出现各种问题。安装github上apple分支的TensorFlow不管怎么折腾都提示下面的错误：
torchaudio 的目标是将PyTorch应用到音频领域。通过支持 PyTorch，torchaudio 遵循相同的理念，即提供强大的 GPU 加速，通过 autograd 系统专注于可训练的特征，并具有一致的风格（张量名称和维度名称）。因此，它主要是一个机器学习库，而不是一个通用的信号处理库。PyTorch 的好处可以在 torchaudio 中看到，因为所有计算都通过 PyTorch 操作进行，这使得它易于使用并且感觉像是一个自然的扩展。
最近公司给我们分配了2台虚拟机服务器用于强化学习训练，我们在虚拟环境中安装好了TensorFlow环境后，在import tensorflow时发现报了下面的错误：
Pytorch 目前是炙手可热的深度学习框架。和 TensorFlow 比较起来学习曲线更加平滑，不用写大量的样板代码就可以对网络进行训练和使用。在最新版本的 Pytorch 中开始支持 Java 。但是安装 Pytorch 并不是很容易的事。今天就来说一下如何利用 Conda 安装 Pytorch 。
作为 C/ C++ 工程师，在开发过程中会遇到各类问题，最常见便是内存使用问题，比如，越界，泄漏。过去常用的工具是 Valgrind，但使用 Valgrind 最大问题是它会极大地降低程序运行的速度，初步估计会降低 10 倍运行速度。而 Google 开发的 AddressSanitizer 这个工具很好地解决了 Valgrind 带来性能损失问题，它非常快，只拖慢程序 2 倍速度。
最近公司给我们分配了2台虚拟机服务器用于强化学习训练，我们在虚拟环境中安装好了TensorFlow环境后，在import tensorflow时发现报了下面的错误： 于是我去Google搜索了下出现这个错误的原因，发现是因为我们服务器的CPU不支持AVX指令集导致的，而使用pip安装的TensorFlow需要依赖AVX指令集，为了确认我们的CPU是否真的不支持AVX指令集，我使用cat /proc/cpuinfo 命令查看了下目前CPU指令集支持情况，发现我们的CPU果然不支持AVX指令集。 又不支持
前言： 对于深度学习来说，各种框架torch,caffe,keras,mxnet,tensorflow,pandapanda环境要求各一，如果我们在一台服务器上部署了较多的这样的框架，那么各种莫名的冲突 会一直伴随着你，吃过很多次亏之后，慢慢的接触了Anaconda，真的是很爽的一个功能，来管理环境配置。我们进行tensorflow安装的时候，还是使用Anaconda，鉴于国内墙太高 ，我们使用了Tsinghua的镜像文件，清华大学的Anaconda介绍地址见：https://mirror.tun
比如，当我们进行点击下图的运行按钮(Run Button)** (▶️)时，Xcode就会调用 Build System 进行 APP 的构建过程 。
每次异常断电树莓派就挂了，之前以为是读写问题，这次停电前主动关机，然后，tm依然挂了。用fsck修复，无数的错误，修复完没有效果。于是重装，重装之后主要就是重新弄好domoticz的博联插件，于是就折腾了一番，把插件的问题进行了修复。
在本篇文章中，我们将会介绍TensorFlow的安装，TensorFlow是Google公司在2015年11月9日开源的一个深度学习框架。
目前 C/C++ 语言的代码格式化和检查工具使用的最为广泛的是 LLVM[1] 项目中的 Clang-Format[2] 和 Clang-Tidy[3]。
本人Mac，但是不是nividna的显卡，所以装不了g pu版本的，虽然自己电脑也带g pu。
* 网站名称：obaby@mars * 网址：https://h4ck.org.cn/ * 本文标题： 《批处理 激活virtualenv 并且运行Python 命令》 * 本文链接：https://h4ck.org.cn/2019/01/%e6%89%b9%e5%a4%84%e7%90%86-%e6%bf%80%e6%b4%bbvirtualenv-%e5%b9%b6%e4%b8%94%e8%bf%90%e8%a1%8cpython-%e5%91%bd%e4%bb%a4/ * 转载文章请标明文章来源，原文标题以及原文链接。请遵从 《署名-非商业性使用-相同方式共享 2.5 中国大陆 (CC BY-NC-SA 2.5 CN) 》许可协议。
很巧的是编译安装tensorflow-gpu版成功了。 tensorflow已经更新到1.13版，官方的linux安装文件采用的是glibc2.23， 而centos只支持到glibc2.17，所以在使用pip install tensorflow-gpu安装后的使用过程中会报错：
序言 使用Ubuntu和vim已经有一段时间了，对于Vim下的插件应用，我总是抱着一股狂热的态度。这次，又在网上闲逛着，发现了一个个人博客提到了Vim代码补全这回事，并提到了YouCompleteMe这个插件。顿时激起了我折腾的欲望。以前我都是使用Ctags+<C-n>或<C-p>来进行补全，然而其命中率却比较低，有时候根本就乱匹配。于是决定将YouCompleteMe这个插件安装好适用一下，同时，用Vundle也好让我将.vim文件夹下的文件清理一下. 一、准备 （1）相关链接 PPA for v
本文转载于：http://blog.csdn.net/solo95/article/details/78960389，即专栏作者本人的博客，保留所有版权，禁止转载，腾讯云+专栏对markdown的支持不是很好，可以到原博客查看，请见谅。
0x00 AFL 基础 American Fuzz Lop简称 AFL，是一款模糊测试工具。模糊测试（Fuzzing），是一种通过向目标系统提供非预期的输入并监视异常结果来发现软件漏洞的方法。通常的流程：提供一个正常的输入；修改一部分内容；输入给程序；观察程序的处理过程是否异常。 环境 Ubuntu 16.04 LTS X86_64 安装 apt install afl 如果大家需要较新版本的AFL，也可通过AFL的官网下载源码自行编译。http://lcamtuf.coredump.cx/afl/rel
早期 iOS 选用的是当时一家独大的 GCC 编译器作为 OC 语言的前端，但是随着时间的推移，Apple 为 OC 增加了很多特性，想要 GCC 给与实现，但是 GCC 却并没有支持，并且 GCC 本身代码耦合度较高，模块独立性比较差，并且《GCC运行环境豁免条款》限制了LLVM-GCC。这种背景下，Apple 就想找到一个高效、模块化的且开源的替换品，LLVM 进入了苹果的视线。
#Windows安装tensorflow错误原因查询、卸载tensorflow与重新安装
#首先打开MAC终端（terminal） 1、激活tensorflow； 2、然后进入python（根据版本不同输入自带版本号） 3、输入python语句执行查询
有一些平台安装Python机器学习环境可能很麻烦。 首先你得安装Python，然后安装许多软件包这很容易把初学者搞懵。 在本教程中，你将学会如何用Anaconda设置Python机器学习开发环境。 完成本教程后，你将拥有一个Python工作环境，可以让你学习、练习和开发机器学习和深度学习软件。 本说明适用于Windows，Mac OS X和Linux平台。我将在OS X上演示它们，因此你可能会看到一些mac对话框和文件扩展名。 更新 2017/03：注：你需要一个Theano或TensorFlow
笔者投入M1的怀抱已经有一段时间了，俗话说得好，但闻新人笑，不见旧人哭，Intel mac早已被束之高阁，而M1 mac已经不能用真香来形容了，简直就是“香透满堂金玉彩，扇遮半面桃花开！”，轻抚M1 mac那滑若柔荑的秒控键盘，别说996了，就是007，我们也能安之若素，也可以笑慰平生。好了，日常吹M1的环节结束，正所谓剑虽利,不厉不断，材虽美，不学不高。本次我们尝试在M1 Mac os 中搭建Python3的开发环境。
编程语言的很多特性都是依赖于编译器的。比如，与 C 语言的枚举相比，Swift 的枚举就依赖编译器实现了关联值等高级特性。
之前 写过一篇在 ubuntu 下安装 TensorFlow 的教程，那个时候 TensorFlow 官方还不支持 Windows 系统，虽然可以通过其他方法安装，但是终究不是原生的，而且安装过程繁琐易错。好消息是，Google官方在11月29号的开发者博客中宣布新的版本（0.12）将增加对Windows的支持，我11月30号知道的，立马就安装试了试，安装过程非常简单，不过也有一些需要手动调整。
AI 科技评论按：为了更好解决 TensorFlow 用户在使用不同种类的硬件（GPU、TPU、移动设备）时，由于多级别堆栈而导致的编译器与运行时错误，近日开源了一个全新的中介码与编译器框架 MLIR。
从CDSW1.1.0开始支持GPU，具体可以参考Fayson之前的文章《如何在CDSW中使用GPU运行深度学习》，从最新的CDSW支持GPU的网站上我们可以查到相应的Nvidia Drive版本，CUDA版本以及TensorFlow版本，如下：
由于之前整理的服务器框架已经完成了，就需要用各种静态分析工具跑一遍。原来的llvm+clang的编译脚本是从GCC那个脚本copy过来然后改的，使用的时候各种问题。所以干醋重新折腾一遍，重写了。
本文是写给Mac电脑开发新手的入门帖，诸神请退散。 C语言 C语言可说是电脑环境中的“镇国神器”，从发明至今，虽然C语言的使用者缓慢的减少，但从当前市场应用情况看，尚无一台电脑能够摆脱C语言的支撑而生存。 此外由于大多数主流操作系统都主要使用C语言编写，使得C语言跟操作系统结合最为紧密，从而更容易对整体电脑深入了解。所以对电脑相关类专业的学生，C语言仍然是必修课。 最后就是近几年，随着物联网、嵌入式开发的进展，效率最高、资源需求最少的C语言，又成为了很多项目的不二选择。 Mac电脑作为类Unix类操
坊间有传MacOs系统不适合机器(ml)学习和深度(dl)学习，这是板上钉钉的刻板印象，就好像有人说女生不适合编程一样的离谱。现而今，无论是Pytorch框架的MPS模式，还是最新的Tensorflow2框架，都已经可以在M1/M2芯片的Mac系统中毫无桎梏地使用GPU显卡设备，本次我们来分享如何在苹果MacOS系统上安装和配置Tensorflow2框架（CPU/GPU）。
RustDesk 是一个基于 Rust 开发的开源远程桌面，TeamViewer 的替代品。RustDesk 开箱即用，无需任何配置。您完全掌控数据，不用担心安全问题。您可以使用我们的注册/中继服务器， 或者自己设置， 亦或者开发您的版本。
下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive，本文采用的是CUDA 7.5版本。下载安装之后，需要配置环境变量，编辑/etc/profile'，添加PATH=$PATH:/Developer/NVIDIA/CUDA-7.5/bin`。
在Anaconda官网或者在清华 Anaconda 镜像下载。根据自己电脑配置选择32位还是64位，下在最新版本。 我安装的链接：https://pan.baidu.com/s/1P9gTwLRDp9f770rK_D1clQ 提取码：1xqf
根据readme文件中的的描述，项目依赖两个基础环境，分别是rust和clang。
这个文档说明了如何在 Mac OS X 上安装 TensorFlow。（从 1.2 版本开始，在 Mac OS X 上 TensorFlow 不再支持 GPU。） 确定如何安装 TensorFlow 你可以选择一种方式安装 TensorFlow，支持下面的几种选择： virtualenv "本地" pip Docker 从源代码安装，更专业有单独的文档记录 我们建议使用 virtualenv 安装。virtualenv 是一个和其它 Python 项目开发隔离的虚拟 Python 环境，在同一台机器上不
AI科技评论按：本文原作者Enachan。本文原载于作者的GitHub。译者投稿，雷锋网版权所有。 这个文档说明了如何在 Mac OS X 上安装 TensorFlow。 注意：从 1.2 版本开始，在 Mac OS X 上 TensorFlow 不再支持 GPU。 确定如何安装 TensorFlow 你可以选择一种方式安装 TensorFlow，支持下面的几种选择： virtualenv "本地" pip Docker 从源代码安装，更专业有单独的文档记录 我们建议使用 virtualenv 安装。vi
怎么会有如此方便的文档查看工具？顿时觉得被各种加载奇慢的 API 文档坑苦了好多年！于是很开心地下载了我常用的 API 文档，并且找到了它在 Windows 下的替代品 Zeal 推荐给朋友们，感觉世界从此美好了许多。
原文链接：https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/9747019.html
python版本和tensorflow版本需要保证一定的对应关系，否则会在使用的时候出现问题，具体对应关系参见网站:
我的windows版本是8.1，装了python3.6之后，用pip安装TensorFlow，总是失败：
最近学校给了一个服务器账号用来训练神经网络使用，服务器本身配置是十路titan V，然后在上面装了tensorflow2.2，对应的python版本是3.6.2，装好之后用tf.test.is_gpu_available()查看是否能调用gpu，结果返回结果是false，具体如下：
网上随便搜一下就会发现关于Tensorflow-gpu的安装文章非常的多，但是写的都比较简略。并且官网的文档写的也比较的简略，并且google 官网上文档对于windows版本的也非常简略。
Oculus Rift 是一款为电子游戏设计的头戴式显示器。这是一款虚拟现实设备。这款设备很可能改变未来人们游戏的方式。 周五Hackday Showcase的时候，突然有了点小灵感，便将闲置在公司的Oculus DK2借回家了——已经都是灰尘了~~。 在尝试一个晚上的开发环境搭建后，我放弃了开发原生应用的想法。一是没有属于自己的电脑（如果Raspberry Pi II不算的话）——没有Windows、没有GNU/Linux，二是公司配的电脑是Mac OS。对于嵌入式开发和游戏开发来说，Mac OS简直是手
它使用 xmake.lua 维护项目构建，相比 makefile/CMakeLists.txt，配置语法更加简洁直观，对新手非常友好，短时间内就能快速入门，能够让用户把更多的精力集中在实际的项目开发上。
我是从开始学C++的时候就一直用的是visual studio，毕竟宇宙第一IDE，写和调试都是超级方便快捷，唯一的缺点可能就是启动慢一点。 之前电脑没有换固态之前，用过一段时间的codeblocks，换了之后就一直用VS了。 这次换vscode的原因主要是因为最近看到CPP的一些细节的东西的时候发现VS会完全忽略掉这些错误和警告。 印象最深的是关于函数返回局部指针变量的处理： eg：
安装地址位于：/usr/local/Cellar/go 安装成功后，go 的可执行文件夹会被配置到环境变量，即可以直接使用 go 命令：
选自Matrices.io 作者：Florian Courtial 机器之心编译 参与：李泽南、蒋思源 很多人都知道 TensorFlow 的核心是构建在 C++之上的，但是这种深度学习框架的大多数功能只在 Python API 上才方便使用。 当我写上一篇文章的时候，我的目标是仅使用 TensorFlow 中的 C++ API 和 CuDNN 来实现基本的深度神经网络（DNN）。在实践中，我意识到在这个过程中我们忽略了很多东西。 注意，使用外部操作（exotic operations）训练神经网络是不可能
LLVM和Clang工具链的生成配置文件写得比较搓，所以略微麻烦，另外这个脚本没有经过多环境测试，不保证在其他Linux发行版里正常使用。
安装/卸载第三包，注意对于windows用户请使用管理员身份打开命令端口，能避免各种莫名其妙的错误：
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