设置环境 首先克隆本项目： git clone https://github.com/mnicnc404/CartoonGan-tensorflow.git 要正确运行本项目的代码，你需要安装好以下环境...： Python 3.6 TensorFlow 2.0 Alpha tqdm imageio tb-nightly 我们建议使用Conda进行环境管理。..." 虽然不建议在没有GPU的情况下训练CartoonGAN，但你仍然可以通过运行来设置环境： conda env create -n cartoongan -f environment_cpu.yml...在设计轻量化发生器时，以ShuffleNet V2 作为参考。该生成器在实现类似效果的同时，将推理时间最小化。当-light被指定时，我们也会对鉴别器做一些小的调整。 ?...使用训练好的CartoonGAN生成动漫风格图像 在本节中，我们将介绍如何使用经过训练的CartoonGAN生成动画。
每次运行完训练脚本，MLflow都会将信息保存在目录mlruns中。...3 对比模型 mlflow ui [OPTIONS] 在mlruns目录的上级目录中运行下边的命令：mlflow ui 但是由于是docker 之中，就需要考虑mlflow的IP + 端口的用法了，需要使用...: float, default: 0.1} command: "python train.py {alpha} {l1_ratio}" conda.yaml 系统环境所需的一些依赖，以及对应的版本...， MLflow会根据conda.yaml的配置在指定的conda环境中训练模型。...(PS,执行这个命名，需cd 在 MLproject的文件之中 ) 当然，这里conda.yaml有个问题就是如果不指定channels会新建一个环境，新建的环境有可能啥依赖也没有，会报错： 譬如
yes conda config --set show_channel_urls yes的意思是从channel中安装包时显示channel的url，这样就可以知道包的安装来源了。...方式2：使用--clone命令行参数克隆虚拟环境 使用下面的命令创建一个名为new_env的新虚拟环境，该虚拟环境会从本地克隆名为tensorflow2的虚拟环境中的所有内容（包括各种库）。...在导入TensorFlow时可能会显示如下图的提示信息，这说明与GPU相关的库没有安装，需要到https://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/tensorrt-install-guide...Python需要事先扫描虚拟环境中所有已经安装的模块中的函数、方法、属性，然后将其记录在PyCharm中，这样PyCharm才能知道当前虚拟环境有哪些模块，模块中有什么函数、方法、类、属性。...在左侧列表选择运行项，在右侧找到Python interpreter列表框，在里面选择已经创建的PyCharm运行环境。
MLflow是一个用于管理 ML 生命周期的开源平台，旨在简化机器学习的开发流程，提供实验追踪、将代码打包成可重现的运行模块以及共享和部署模型功能。...MLflow还支持在任何环境中运行 ML 代码，如：本地笔记本电脑、独立应用程序或者云环境中 MLflow目前提供四个组件，具体如下: MLflow Tracking 用于记录机器学习实验中的参数、代码...MLflow Projects 可在任何平台上重复运行的打包格式，基于 Conda 和 Docker 构建，因此你可以很方便的与他人共享你的 ML 代码，并且可在任何平台上重复运行它们。...MLflow Registry 一个集中的模型存储库，提供了简单的 API 和UI，支持在公共存储库中存储、注释、发现和管理模型，主要用于协作管理 MLflow 模型的整个生命周期。...API 算法服务构建 Anaconda环境 搭建，可以便捷获取包且对包能够进行管理，同时对环境可以统一管理的发行版本 mlflow安装 pip install mlflow OR conda install
项目地址GitHub - junxiaosong/AlphaZero_Gomoku：Gomoku的AlphaZero算法的实现（也称为Gobang或Five in a Row） 我的配置、环境 GPU...打开这个，随便运行个东西 image.png conda install python==3.8 然后喜提报错亿堆 Collecting package metadata (current_repodata.json...，cd到解压后的文件夹 打开这个文件 由于咱们用的是TensorFlow训练，所以需要修改注释行，让模型用TensorFlow来训练 image.png 修改方法如下 image.png 在cd到文件夹后运行...python train.py 锵锵锵，报错了 问题是我们使用的是tensorflow2.0以上版本，代码中的函数是1.0的版本 打开这个文件 image.png 将这个 image.png 改为 import...tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() 然后再次运行 python train.py 训练就启动了 如下 (base) PS C:\Users
在安装 anaconda 时就预先集成了像 Numpy、Scipy、 pandas、Scikit-learn 这些在数据分析中常用的包。...**environment管理：**在conda中可以建立多个虚拟环境，用于隔离不同项目所需的不同版本的工具包，以防止版本上的冲突。...对纠结于 Python 版本的同学们，我们也可以建立 Python2 和 Python3 两个环境，来分别运行不同版本的 Python 代码。 Conda的环境管理 默认python环境名为base。...用户安装的不同python环境都会被放在目录~/anaconda/envs下，可以在命令中运行conda info -e查看已安装的环境，当前被激活的环境会显示有一个星号或者括号。...# env_name是需要创建的环境名称，list_of_packages是在新环境中需要安装的工具包，有多个时用空格隔开 # 创建一个名为的环境，指定Python版本是3.5（conda会自动寻找3.5
多开发环境管理 如果不幸你的GPU服务器并不是你一个人用，那么这时多人（尤其是混入小白多话）经常把服务器默认的python环境弄的乌烟瘴气，比如有人用python2，有人用python3，有人用tensorflow1.3...而且在发布project时，也方便直接将环境导出为requirements文件，免得自己去手写啦。...在linux中，在命令后面加上&符号可以将命令在后台执行，为了能看到训练日志，我们当时还需要输出重定向（否则会打印到屏幕上干扰正常工作的），所以比如我们调batchsize参数时可以这样： python...默认的情况下jupyter notebook是运行在系统默认环境里的，如果要让它运行在我们自己用ananconda创建的环境中，要进入那个环境中，然后安装nb_conda这个库： conda install...nb_conda 这时再开启jupyter notebook就能选择在我们这个环境里运行代码啦。
： （1）基于python3.6创建一个名为py36的环境 conda create -n py36 python=3.6.12 （2）激活环境： conda activate py36 3、安装tensorflow-gpu...() 三、遇到的问题及解决方案： 1、安装完Anaconda后，会有一个默认的base运行环境，能否直接在默认的环境中安装tensorflow？...还是必须新建一个新的运行环境？ 不要直接使用默认的环境安装，最好不同任务使用不同环境，在默认环境安装新的模块可能会有冲突，导致Anaconda崩溃，最终需要卸载重装。...在默认base运行环境安装tensorflow-gpu 2.2.0的过程中，由于需更新Python的版本，会导致与原本的模块冲突而造成Anaconda崩溃。...2、tf.test.is_gpu_available()的运行结果为false： （1）首先确保tensorflow-gpu、Python、CUDA、cuDNN版本的适配信息，如果不适配，则卸载不适配的版本并重装
在显示结果中可以看到，当前Python的版本是3.6.4。 2. 创建Python虚环境 创建Python虚环境的命令是“conda create”。在创建时，应指定好虚环境的名字和需要使用的版本。...具体命令如下： (base) root@user-NULL:~# conda create --name tf2 python=3.6.4 该命令创建一个名为“tf2”的Python虚环境。...在图2-23中显示了使用虚拟环境的命令： conda activate tf2 #将虚拟环境tf2作为当前的Python环境 conda deactivate...最快速转化的方法 在代码中没有使用contrib模块的情况下，可以在代码最前端加上如下两句，直接可以实现的代码升级。...使用工具进行转化的方法 在代码中没有使用contrib模块的情况下，用tf_upgrade_v2工具可以快速实现代码升级。当然tf_upgrade_v2工具并不是万能的，它只能实现基本的API升级。
在创建时，应指定好虚环境的名字和需要使用的版本。 （1）在 Linux 系统中创建 Python 虚环境。...具体命令如下： (base) root@user-NULL:~# conda create --name tf2 python=3.6.4 该命令创建一个名为“tf2”的 Python 虚环境。...另外，在 TensorFlow 2.x 版本中，tf.layers 模块更多用于 tf.keras 接口的底层实现。...最快速转化的方法 在代码中没有使用 contrib 模块的情况下，可以在代码最前端加上如下两句，直接实现代码升级。...使用工具进行转化的方法 在代码中没有使用 contrib 模块的情况下，用 tf_upgrade_v2 工具可以快速实现代码升级。
准备环境 （1）windows7 + python环境，安装anaconda3，我装的是python3.6版本 （2）安装tensorflow（cpu版）、keras，直接用pip install 命令下载...，或conda install命令 （3）下载keras-yolo、下载VOC2007数据集；保留VOC2007中的每一个文件夹，但是要将文件夹中的所有小文件都删除 可以直接下载源码，里面已经配置好了...3、运行keras-yolo3-master\train.py进行训练， 几个重要的参数如下： batch_size = 10 val_split = 0.1 epochs =...100 我使用CPU进行训练，程序跑了一天一夜【哭】，最后的loss在45.5左右，可以看keras-yolo3-master\训练日志.txt ?...进行预测 运行keras-yolo3-master\yolo.py，识别的结果会存储到keras-yolo3-master\VOCdevkit\VOC2007\SegmentationClass中，部分结果如下
这时候 conda就可以帮助你为不同的项目建立不同的运行环境。...首先在 C:\Users\×××目录中创建名为pip的文件夹（×××为用户名），然后在里面创建名为 pip.ini 的文件，最后在该文件中添加以下内容，保存即可。...创建虚拟环境 同样在Anaconda Prompt中利用Anaconda创建一个python3.8的环境，环境名称为tensorflow ，输入下面命令： conda create -n tensorflow...在Anaconda Prompt中启动tensorflow环境 格式：activate 虚拟环境名 activate tensorflow 注：当不使用tensorflow时，关闭tensorflow...tensortflow模块没有Session属性，后来查阅资料发现，tensorflow2.0版本中的确没有Session这个属性 如果安装的是 tensorflow2.0 版本又想利用Session
为了方便解释，我创建了一个名为 tensorflow 的环境，你可以将其改为任何名称。我将使用 Python 3.7，因为我知道 TensorFlow 对其有很好的支持。...顺便一提，这将是安装 TensorFlow 的位置，我还会创建一个名为 torch 的环境来安装 PyTorch。...tensorflow --display-name “Python 3.7 (tensorflow)” 要退出 Conda 环境，则运行以下命令： > conda deactivate 现在按照同样的步骤创建一个名为...在 Python prompt 中验证 TensorFlow 的安装情况 你在 Python prompt 中使用 TensorFlow 时可能会看到这样的信息：「Opened Dynamic Library...因此，如果你要运行 TensorFlow，就在 tensorflow 环境里启动 Notebook；如果你要运行 PyTorch，就在 torch 环境中启动 Notebook。
为了方便解释，我创建了一个名为 tensorflow 的环境，你可以将其改为任何名称。我将使用 Python 3.7，因为我知道 TensorFlow 对其有很好的支持。...顺便一提，这将是安装 TensorFlow 的位置，我还会创建一个名为 torch 的环境来安装 PyTorch。...tensorflow --display-name “Python 3.7 (tensorflow)” 要退出 Conda 环境，则运行以下命令： > conda deactivate 现在按照同样的步骤创建一个名为...在 Python prompt 中验证 TensorFlow 的安装情况。...因此，如果你要运行 TensorFlow，就在 tensorflow 环境里启动 Notebook；如果你要运行 PyTorch，就在 torch 环境中启动 Notebook。
由于我在Linux系统中已经安装有Python3.x和对应的TensorFlow，现在遇到需要跑在Python2.x下的TensorFlow工程时，就很麻烦，因此可以用Anaconda来建立一个独立的小环境来另外安装...最后会问你是否将Anaconda安装路径加入到环境变量（.bashrc)中，输入yes，这样以后在终端中输入python即可直接进入Anaconda的Python版本： $ python --version...关于Anaconda的常用命令有： $ # 创建一个名为tensotflow的环境，指定Python版本是2.7（不用管是2.7.x，conda会为我们自动寻找2.7.x中的最新版本） $ conda...# 如果想返回普通环境，运行 $ conda remove --name tensotflow --all # 删除一个已有的环境 $ # conda的包管理类似pip $ conda install...active environment, use: # > source deactivate 第一个命令用于进入（激活）名为tensorflow的环境，第二个命令用于退出该环境，注意这里我们只是命名该环境为
这个项目的环境是python 3.x、tensorflow 1.x，因为Tensorflow现在已经2.x了，安装1.x的环境不方便，网络问题，pip找不到包等等遇到很多坑。...首先建一个新的python环境，命令： conda create -n nlp python=3.7;source activate nlp 这里用到conda，其是一个开源的软件包管理系统和环境管理系统...使用了豆瓣的镜像源安装速度很快，安装命令： pip install tensorflow==1.13.1...simple 使用了flask作为web服务，安装命令： pip install flask -i https://pypi.douban.com/simple 训练 安装完克隆下来，进入目录训练，运行命令...python train.py 这块大概看了一下代码，使用了rnn、lstm、gru三种方式对比，训练5轮。
yolov5环境搭建 在随便哪新建一个requirements.txt文件 内容是 # YOLOv5 requirements # Usage: pip install -r requirements.txt...conda create -n yolov5 python 创建好环境之后，激活环境 conda activate yolov5 然后安装依赖 pip install -r requirements.txt..., dest_folder, ratio) 划分训练集和验证集，运行split_train_val.py，传入刚才保存的文件夹路径，会将图片和标签划分到一个新的文件夹 - data - train...我用chatGPT写了一个函数来做这件事 # 去除txt文件中的空行 def remove_empty_lines(file_path): with open(file_path, 'r')...出现这个问题的原因是此代码块未运行 # Results if ckpt.get('training_results') is not None: with open
运行 开始菜单->Anaconda3—>Anaconda Prompt ： conda list 可以看到已经安装了numpy、sympy等常用的包。.../anaconda/pkgs/free/ conda config --set show_channel_urls yes （2）同样在Anaconda Prompt中利用Anaconda创建一个python3.7...的环境，环境名称为tensorflow ，输入下面命令： conda create -n tensorflow python=3.7 运行 开始菜单->Anaconda3—>Anaconda Navigator...（3）在Anaconda Prompt中启动tensorflow环境： activate tensorflow 注：当不使用tensorflow时，关闭tensorflow环境，命令为：deactivate...（5）测试tensorflow 在Anaconda Prompt中启动tensorflow环境，并进入python环境。
/pkgs/main/ conda config --set show_channel_urls yes 删除添加的镜像 conda config --remove-key channels 2,配置环境变量...scripts下的conda.exe 注意:执行命令例如: conda list (4.7版本以上)若未配置path,直接找到conda 命令执行时可能会报错, 需要先进入base虚拟环境...查看所有的虚拟环境 3,创建tensorflow虚拟环境 conda create -n tensorflow(只是个名字) python=3.7.3(根据ananconda的版本决定) 4,conda...activate tensorflow 进入tensorflow 虚拟环境 5,安装tensorflow pip install tensorflow-gpu==版本号 # 版本1.1---》1.15...=3 # 创建一个python3的环境，名为py3 source activate py3 # 激活py3环境 conda install ipykernel # 安装ipykernel模块 python
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