在不知不觉中，TensorFlow 2.0 beta版本已经发布，你可以通过下述方法安装：
摘要: 利用Anaconda安装python环境，并安装TensorFlow 网上有很多之类的文章，但是还是会很难安装成功,根据网上的及自己的经验，其间跳坑无数，摔得遍体鳞伤，曾一度怀疑自己廉颇老矣。最终吐血总结出来这篇博文，希望对大家有帮助！ 先说下我的电脑是win7,64位系统，支持（tensorflow在windows下只支持python 3.5以上、amd64） 大致步骤 先安装Anaconda（利用Anaconda创建python35的环境） 安装CUDA,CUDNN（GPU运行要用到）
TensorFlow Extended: An end-to-end machine learning platform for TensorFlow--Robert Crowe(Google)
#Windows安装tensorflow错误原因查询、卸载tensorflow与重新安装
·本文讲的是Windows平台使用原生pip进行TensorFlow（CPU版本）安装的注意事项及常见问题解决方法
本文介绍了如何通过配置Windows系统环境来学习TensorFlow，包括安装CUDA、cuDNN、Anaconda环境和Python版本等。作者选择了Windows系统环境作为学习TensorFlow的起点，并通过安装CUDA和cuDNN来优化环境。最后，作者通过Anaconda环境配置了Python环境，并安装了TensorFlow CPU版本和GPU版本，成功进行了TensorFlow的测试。
下载可以去官网上下载，直接搜索找与你电脑对应的版本就好，国内清华镜像网站是：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
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。
https://www.anaconda.com/download/ 注意自己电脑版本是32位还是64位。
谷歌机器智能团队负责分布式系统和并行计算的 Martin Wicke 今天在官博发布文章，介绍了名为 “TF2.0 晚间版”的版本，实际上是一个TensorFlow 2.0的开发者测试版。
由于历史原因，python长期存在两个版本，python 2和python 3，而且存在兼容问题。虽然经过开发者不断的努力，普遍转向Python 3，但Python 2仍然像打不死的小强，顽强的存在着。比如大多数Linux发行版本，python 2依然是默认版本。再加上python社区非常活跃，各种python库也在不停的向前发展，不同版本python库之间不兼容的情况一直存在。有时开发者也很尴尬，比如发布了一个项目到github，会有读者过来问，为什么代码在我这儿出错？
2015 年 11 月，谷歌宣布开源 TensorFlow 深度学习框架，这一框架基于谷歌 DistBelief 框架。
Tensorflow支持Windows/Mac/Linux等三种操作系统， 其中windows下python需要安装3.5以上的版本
原文链接：https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/9747019.html
本文将介绍在 Windows 计算机上配置深度学习环境的全过程，其中涉及安装所需的工具和驱动软件。出人意料的是，即便只是配置深度学习环境，任务也不轻松。你很有可能在这个过程中犯错。我个人已经很多次从头开始配置深度学习环境了，但是通常是在对程序员更友好的操作系统 Linux 中。
本文介绍了如何在Windows系统上安装TensorFlow，通过使用Anaconda Navigator创建虚拟环境，下载TensorFlow并安装。通过创建虚拟环境，可以避免TensorFlow对Python版本的要求，方便地安装和使用TensorFlow。
前几天，我们刚下发了毕业设计的题目，我选的题目为基于TensorFlow的深度学习与研究，这将会是一个系列文章，截止2020-07我会将所有相关内容用更加通俗易懂的方式发布在公众平台上，我们一块学习，让我们嗨起来~。
但在开始之前，先来看看一个最简单的使用 TensorFlow Python API 的示例代码，这样你就会对我们接下来要做的事情有所了解。
虽然大多数深度学习模型都是在 Linux 系统上训练的，但 Windows 也是一个非常重要的系统，也可能是很多机器学习初学者更为熟悉的系统。要在 Windows 上开发模型，首先当然是配置开发环境。Kaggle Master 及机器学习实践者 Abhinand 立足于自己的实践，给出了一种简单易行的 Windows 深度学习环境配置流程。
如果在系统中安装使用GPU运行的TensorFlow，需要确保下面介绍的NVIDIA软件已经安装到系统中。
在学习任何新的编程语言时，我们都会在第一时间完成Hello World，以宣告自己开发环境的完美搭建。TensorFlow也不例外。TensorFlow充分考虑了各种软/硬件平台上的安装，本篇记录了在
Windows下TensorFlow安装与代码测试 一：Tensorflow介绍 TensorFlow是谷歌的深度学习应用开发框架，其思想基于数据流图与节点图实现，简单易用，同时有具有以下几个特点： 可视化训练过程 CPU与GPU支持 先构建再运行的数据流节点会话 支持的系统包括如下： Ubuntu 16.04以后版本 Windows7以后版本 MacOS X 10.11以后版本 特别强调一下，最好是64位的系统比较好，因为Tensorflow本身测试都是64位的机器上完成的，当前的Tensorflow的最
目前Python最新release版本为3.9.0，配合TensorFlow2版本使用目前常见的以Python3.6和3.7，大家根据自己的开发平台选择合适的版本下载即可
人工智能突然火了起来，至今已经有无数的智能化产品别大家认识及使用。比如：之前的李世石与AlphaGo大战、无人驾驶、无人超市，以及现在的无人酒店（阿里）、智慧小区，乃至于现在的仿人机器人等产品，都在不断实现科幻片中我们觉得不可能的技术，现在都在一一实现。
本文介绍了深度学习在数字识别上的应用，通过使用Tensorflow框架在Windows系统上搭建环境，并运行一个识别手写数字的示例程序。文章还提到了安装过程中的注意事项，以及Tensorflow在GPU上的支持。
有时候在查看官方文档时，常常看到很多的分支，所以作为开发者我们都喜欢把最佳实践总结出来。下面一起来看看如何在Windows 10上安装一个TensorFlow和PyCharm开发环境。
本篇文章就带领大家用最简单地方式安装TF2.0正式版本（CPU与GPU），由我来踩坑，方便大家体验正式版本的TF2.0。
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
Tensorflow Lite官方在移动端提供了官方编译好的库，我们直接拿来用就好。Tensorflow 在Linux平台与Mac平台下编译也非常轻松，基本不会遇到太多问题（据说Google内部只用Linux与Mac）。但是在Windows下编译真是一波三折，好在已经编译成功了，记录一下Windows 10下Tensorflow Lite编译过程，帮助一下跟我一样被Tensorflow折腾的不行的人。
我以官方文档为主线，开始对TensorFlow的学习。这期间会把我的理解进行持续的输出，作为《TensorFlow从0到1》系列。它不会止于翻译和笔记、语言和工具，而是坚持通过启发性的方式，循序渐进的构建理解，搭建一个坚实可靠的、连接“零基础”与“机器学习”领域之间的缓坡道，或许能帮你起步。 更期待一起探索的学习者都能开辟出自己的路，仅把这里作为一个参照。 除了TensorFlow文档之外，我还会参考(持续增加中)： Neural Networks and Deep Learning（中译版），Michea
我们已在如下配置的 64 位笔记本电脑/台式机操作系统中构建并测试过 TensorFlow：
本文主要介绍人工智能、机器学习和深度学习的区别，以及软硬件环境的搭建，包括Tensorflow1.x和Tensorflow2.x在同一台机器上如何共存。在后续的文章中将深入讲解用Tensorflow2.x训练各种模型，以及利用模型完成相关的工作。
《TensorFlow从0到1》写到现在，TensorFlow的版本也从当时的1.1.0迭代到了8月初发布的1.3.0。可以预见在未来很长一段时间里，它仍会持续快速的迭代更新。 除了考虑与最新版Ten
安装 Windows下 安装python环境 安装pip 安装virtualenv （pip3 install -U pip virtualenv） pip 安装TensorFlow 步骤： 创建虚拟环境 virtualenv --system-site-packages -p python3 ./venv 进入虚拟环境 venv\Scripts\activate 更新pip pip install --upgrade pip 展示 venv 中已
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。
从官网https://www.anaconda.com/download/（但是官网上已经难找到python3.6版本了我这里有）下载Anaconda的安装程序，在该页面选择你电脑所对应的系统（Windows、macOS or Linux）以及操作系统位数（64位 or 32位）。至于是Python的版本是3.6还是2.7，这里推荐你使用Python 3.6 version，因为Python2终究会停止维护。以Windows及64位系统为例，下载Python 3.6 version的选择界面如图1所示。
通过本教程，你可以了解 Keras 和 tf.keras 之间的区别，以及 TensorFlow 2.0 的新特性。本教程的灵感来自于上周二我在 PyImageSearch 阅读器上收到的一封邮件。
对于个人和公司来说，存在许多状况是更希望在本地设备上做深度学习推断的：想象一下当你在旅行途中没有可靠的互联网链接时，或是要处理传输数据到云服务的隐私问题和延迟问题时。
Win10下Anaconda、TensotFlow安装和Pycharm配置详细教程
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。
1. 章节一：初探AI（《带你学AI与TensorFlow2实战一之深度学习初探》）：（已完成）
并非每个回归或分类问题都需要通过深度学习来解决。甚至可以说，并非每个回归或分类问题都需要通过机器学习来解决。毕竟，许多数据集可以用解析方法或简单的统计过程进行建模。
背景 在Windows上使用GPU进行深度学习一直都不是主流，我们一般都首选Linux作为深度学习操作系统。但很多朋友如果只是想要了解深度学习，似乎没有必要专门装双系统或者改用Linux。现实生活中，很多使用学校或者公司电脑的朋友也没有操作权限改换系统。那么到底是否可以在Windows系统上设置深度学习框架，开发深度学习模型呢？ 好消息是越来越多的深度学习框架开始支持Windows，这使得在Windows上使用GPU加速学习过程也变成了可能。很多朋友虽然没有一块很强劲的显卡，但也可以以较低的代价来了解在G
因为要在windows系统系统中练习tensorflow，所以需要配置一下环境（来回的开关机切换环境太麻烦了。。。。。。）
背景 在Windows上使用GPU进行深度学习一直都不是主流，我们一般都首选Linux作为深度学习操作系统。但很多朋友如果只是想要了解深度学习，似乎没有必要专门装双系统或者改用Linux。现实生活中，很多使用学校或者公司电脑的朋友也没有操作权限改换系统。那么到底是否可以在Windows系统上设置深度学习框架，开发深度学习模型呢？ 好消息是越来越多的深度学习框架开始支持Windows，这使得在Windows上使用GPU加速学习过程也变成了可能。很多朋友虽然没有一块很强劲的显卡，但也可以以较低的代价来了解在
TensorFlow简介 TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统，其命名来源于本身的运行原理。Tensor（张量）意味着N维数组，Flow（流）意味着基于数据流图的计算，TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程。TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统。 TensorFlow可被用于语音识别或图像识别等多项机器深度学习领域，对2011年开发的深度学习基础架构DistBelief进行了各方面的改进，它可在
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
今天是在畅游入职的第一天，没什么特别的任务安排，先给大家看一下畅游小本本上的一句话： 写的很有诗意有没有，小编也被这句话激励到了，撸起袖子来好好干！ 第一天没有什么特别的任务，就是安装一下开发环境，对
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