1. 登录 NVIDIA 驱动下载 或打开链接 http://www.nvidia.com/Download/Find.aspx 。
笔者之前在学习TensorFlow,也在自己的笔记本上完成了安装,在PyCharm中进行学习。但是最近为了使用python的科学计算环境,我把之前的环境卸载了,并用Anaconda重新安装了TensorFlow,由于自己的笔记本已经很旧了,显卡不行,所以这里介绍一下cpu版本的安装方法和自己遇到的一些坑,截图甚多。
配置深度学习主机与环境(TensorFlow+1080Ti): 01 概念介绍 Anaconda Anaconda(https://www.continuum.io/why-anaconda)是一个用于科学计算的Python发行版,支持 Linux, Mac, Windows系统,提供了包管理与环境管理的功能,可以很方便地解决多版本python并存、切换以及各种第三方包安装问题。Anaconda利用工具/命令conda来进行package和environment的管理,并且已经包含了Python和相关的
本文介绍在Anaconda环境中,配置可以用GPU运行的Python新版tensorflow库的方法。
配置环境,研究了一整天,踩了很多坑,在网上找了很多资料,发现基本上都没非常明确的教程,所以今天想分享一下配置tensorflow GPU版本的经验,希望能让各位朋友少走些弯路。(PS:一切的前提,你需要有一张Nvidia显卡。我的显卡是 GT940MX)
PyCharm 由著名软件开发公司 JetBrains 开发。在涉及人工智能和机器学习时,它被认为是最好的 Python IDE。最重要的是,Pycharm 合并了多个库(如 Matplotlib 和 Numpy),帮助开发者探索更多可用选项。
很多教程在介绍Python开发环境搭建的时候,总是要先安装Python、配置环境变量,然后再安装Python开发集成环境。看上去简单的几步工作,对于初学者来说着实不易。
首先,本人在配置上花了好久的时间,踩了很多坑,为了方便大家,在这里说明一下在windows 10系统上,是如何配置tensorflow的环境的。
从本篇文章开始,作者正式开始讲解Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识,希望您喜欢。
(二)掌握Windows下Anaconda的简单使用,包括IDLE、Jupyter Notebook、Spyder工具的使用。
Anaconda介绍 Anaconda是python加强的一个全家桶套件,是目前最简单的方式来使用python进行机器学习和数据分析,它包含了250多个最流行的python科学计算包,并支持多种系统如windows,linux,mac,此外Anaconda最棒的一个特性就是使用conda来致力于简化包的管理和部署与pip命令的功能类似但更加强大。 Anaconda下载 Anaconda截止到目前最新的版本是基于Python3.6的Anaconda3 5.1.0,并分别提供了支持Python3.x和Pyhon
Tensorflow是谷歌开源的深度学习框架,分为两个版本,GPU和CPU,主要的区别在于计算速度,GPU版本要比CPU计算速度更快,适用于处理大量复杂的数据,但需要计算机配置独立NVIDIA显卡。CPU版本没有显卡要求,安装更简单,合适新手小白和学生党,下面介绍CPU版本Tensorflow的详细安装步骤 系统环境:Windows10
区别于其他入门教程的“手把手式”,本文更强调“因”而非“果”。我之所以加上“通用”字样,是因为在你了解了这个开发环境之后,那些很low的错误你就不会犯了。 大家都知道深度学习涉及到大量的模型、算法,看着那些乱糟糟的公式符号,心中一定是“WTF”。我想说的是,这些你都不要管,所谓车到山前必有路。 # 所需安装包 # 通常以我的习惯是以最简单的方式来接触一门新的技术,并且尽量抛弃新的(边缘)技术的介入,如果因为一些其他因素来导致学习树的不断扩大,会变得很低效,所以我们直击核心。以最常用的windows环境为例。
安装的时候一路 next 就行了,如果想避免获取管理员权限和手动添加环境变量的麻烦,以下两个地方可以分别选择 Just Me 和 Add Anaconda to my PATH environment variable。
Python是一种代表简单主义思想的语言。阅读一个良好的 Python 程序就感觉像是在读英语段落一样,尽管这个英语段落的语法要求非常严格。 Python最大的优点之一是具有伪代码的本质,它使我们在开发 Python 程序时,专注的是解决问题,而不是搞明白语言本身。
我将详细讲述在学Python初期的各种手忙脚乱的问题的解决,通过这些步骤的操作,让你的注意力集中在Python的语法上以及后面利用Python所解决的项目问题上。而我自己作为小白,很不幸的没有错过任何的坑,都跳了进去,所以在这里写下经验贴,一方面希望能给后来的学者能够高效的避开这些坑,另一方面也算是自己的总结与警告。
本文介绍win7和win10系统下通过Anaconda配置基于python语言的机器视觉编程环境(博主测试了两个系统下的安装基本相同),主要内容包括:
#本文适用性 如题啊,前一段时间学了些机器学习的东西,就想好好学下python,在10 款最好的 Python IDE中选来选去python IDE 还是选成了PyCharm ( JetBrains 开发的 Python IDE)。
nc文件的处理方式比较多,可以用MATLAB、JAVA、C、python或者其他的语言。我这两天折腾用python读取nc文件,查阅很多资料,左拼右凑的终于读出来了。
从Python、R等编程语言到以Git为例的版本控制系统甚至Unix Shell等命令行工具,数据科学家的武器库现在越来越丰富了,在个人计算机上同时使用这些武器可能会对新入门的数据科学家们造成不小的困扰,本文就将带你学习这些数据科学武器的配置方法。
本文介绍在Linux Ubuntu操作系统的电脑中,安装Anaconda环境与Python语言的方法。
1.检查conda版本 在Windows的cmd下输入 conda --version 如图:
随后在cmd处通过import tensorflow,查看本机的CUDA以及cuDNN的适机版本:
在上一篇文章《Python教程》— Windows操作系统快速安装Anaconda搭建Python3开发环境中,已经完成了Anaconda的安装,Python环境已成功搭建。本文将介绍Python编程实际开发中常用的几个开发工具。
传统意义上科学被分为两类:经验科学与理论科学,但在过去的几十年中计算渐渐成为了科学重要的一部分。科学计算在接近理论的同时又包含很多实验工作的特性,因此常常被看作是科学的第三分支。在大多数领域中,计算工作是对经验与理论的一个重要补充,现今大量的论文都包含了数值计算,计算机模拟和建模。
镜像网站:Index of /anaconda/archive/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror
我们可以使用Anaconda的开源个人版本,全世界有2500万的使用者,可以直接在单机上面执行Python数据科学和机器学习。
2. 掌握Windows下Anaconda的简单使用,包括IDLE、Jupyter Notebook、Spyder工具的使用。
很多人按照我之前的Python安装教程可以成功,但是方法之下必定有BUG,所以还有一部分人(电脑)无法配置成功,有没有一个软件可以自带一系列常用的安装包!!! 在此,小编整理一个通俗易懂、只需要你NEXT、NEXT、NEXT.然后FINISH.的方法,安装Python.更重要的是,你的所有安装包的过程,都会变得很简单并且,有很多常用的库已经是装好了的!!! 1、你要下载一个anaconda.的启动安装包 下载地址如下: https://www.continuum.io/downloads
1、Anaconda简介2、Anaconda安装(Linux和Windows)3、Conda的包管理与环境管理
这里我们用Anaconda发行版作为Python的使用环境,推荐安装Python3.6,本书就是用Python3.6代码写成的。(译者:我使用的也是Anaconda,Python版本是3.5,与3.6没有任何使用上的差别)
PyCharm 是 JetBrains 开发的 Python IDE。PyCharm用于一般IDE具备的功能,比如, 调试、语法高亮、Project管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试、版本控制……另外,PyCharm还提供了一些很好的功能用于Django开发,同时支持Google App Engine,更酷的是,PyCharm支持IronPython!
PyCharm 是一款功能强大的 Python 编辑器,其提供了一个带编码补全,代码片段,支持代码折叠和分割窗口的智能、可配置的编辑器,可帮助用户更快更轻松的完成编码工作。用户可使用其编码语法,错误高亮,智能检测以及一键式代码快速补全建议,使得编码更优化。所以我一般推荐使用Pycharm进行python代码编辑。
最近学习python安装了Anaconda,但是去年安装的现在才开始学习(鸽子咕咕咕,这导致版本都已经比较老。 但是使用 Anaconda 升级包的时候,发现在图形界面升级时需要鼠标多次点击,同时默认源访问速度很慢(校园网环境基本没法用。
人生的得与失,成与败,繁华与落寞不过是过眼烟云。而永远陪伴我们一生,如影随形、不离不弃就是心情;如同呼吸,伴你一生的心情是你唯一不能被剥夺的财富
简单来说,Anaconda是Python的包管理器和环境管理器。先来解决一个初学者都会问的问题:我已经安装了Python,那么为什么还需要Anaconda呢?原因有以下几点:
由于 Python 有 2 和 3 两个版本,因此 Anaconda 也在 Python2 和 Python3 的基础上推出了两个发行版,即Anaconda2 和 Anaconda3。Python3 被越来越多的开发者所接受,同时让人尴尬的是很多遗留的老系统依旧运行在 Python2 的环境中,因此有时你不得不同时在两个版本中进行开发,调试。
本文介绍在Anaconda中,为一个具有老版本Python的虚拟环境更新Spyder软件版本的多种方法。
虽然说,我认为IDLE是世界上最美的Python开发环境,但是确实略显简陋,对Python内功(代码编写和调试)要求也高,并且每个扩展库都需要自己安装和配置,所以更多初学者和资深Python爱好者更偏向于使用Anaconda3、PyCharm或其他开发环境,而在众多Python开发环境中,Anaconda3因为集成安装大量扩展库,得到了很多Python学习者和开发人员尤其是科研人员的喜爱。为此,本文简单介绍Anaconda3开发环境的使用。 本文以Windows操作系统为例。首先打开网址https://ww
本文详细介绍如何开始深度学习,首先在Windows 10上配置适合它的环境。要安装的框架是Keras API,后端为TensorFlow的GPU版本。
最近开始学习Python,刚一接触便感受到了Python简单易入门的特性,相比于传统的C语言来说,Python的封装性更高,其语法也更贴近人类的自然语言,使用起来更加便利。
MATLAB易学易用,用户众多,终究是商业软件,要掏银子滴。设想一下,当用户在买你用MATLAB开发的产品的同时,还要买MATLAB才行。Python就不一样了,因为它是开源的,买Python开发的产品,就不用花那冤枉钱了。 Python虽是开源的,但也有麻烦之处。其中比较头疼的就是各种扩展库的管理和Python不同版本的问题,这个问题在Windows系统最为凸出。为了解决这些问题,有人将Python和许多常用的package打包,方便coders直接使用,比如WinPython、Anaconda等。 An
Please cite this paper(https://ejnmmires.springeropen.com/articles/10.1186/s13550-017-0260-9) if you found it useful. Thanks! Wang H, Zhou Z, Li Y, et al. Comparison of machine learning methods for classifying mediastinal lymph node metastasis of non-sma
呆鸟发现一些新手用什么 IDE 的都有,IDLE、Spyder、PyCharm、VSCode、Jupyter 等等,本文不想探究哪种 IDE 更好,只想说,初学 Python 数据分析,最好用 Anaconda 里带的 Jupyter Notebook,简单、直观,适合新人上手。本文就专门介绍一下。”
Anaconda指的是一个开源的Python发行版本,其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。其中因为包含了大量的科学包。这样就不需要我们在使用某些包的时候再一个个安装啦!
在地球科学领域也得到了广泛应用,尤其是地球科学数据处理和可视化方面,比如地球科学数据分析和可视化库Iris,应用于数值模式数据处理的wrf-python,气候数据处理库CDAT以及地球科学可视化库NCL的Python版PyNGL。
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