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。
通常我们运行TensorFlow会报告如下信息，意思是你的CPU支持AVX2指令集，但TensorFlow的二进制版本没有使用
笔者通过官网、通过conda、通过豆瓣镜像源安装tensorflow在import时都会失败，报“ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块”的错误，最终成功的安装方式如下：
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 下载地址：https://www.tensorflow.org/install/pip?lang=python2 Anconda下Python2.7版本的Te
在操作之前先安装好python环境，我是安装的Anaconda，Anaconda下载安装教程可参考：https://blog.csdn.net/Chen_Meng_/article/details/80375884，接下来进入正题。
RUN apt install -y openssh-server RUN mkdir -p /var/run/sshd RUN mkdir root/.ssh
之前我已经安装了anaconda，现在检查它的版本以及环境。发现有tensorflow环境，但我需要tensorflow-gpu的环境，所以输入conda uninstall tensorflow卸载了，
首先安装python环境，推荐Anaconda+jupyter，而不是Pycharm
hello，大家好久不见，中期终于顺利结束了。最近又给自己来挖坑了，这次给大家带来的就是深度学习的笔记，这里没有复杂的算法推导，而是以代码为主，让大家也能通过深度学习完成一些有趣的项目。
介绍如何在CDSW中安装集成CUDA9.2版本的tensorflow模块，以及在GPU环境下运行tensorflow案例。代码参考上一篇文章《0690-TensorFlow之车牌识别案例》，CDSW的GPU的支持与CUDA编译参考之前的文章《如何在CDSW中使用GPU运行深度学习》和《0490-如何为GPU环境编译CUDA9.2的TensorFlow1.8与1.12》。
今天开始，Lady向各位介绍一个朋友阿星（Ashing）以及他的机器学习读书笔记！ 阿星也是我们手撕深度学习算法微信群的热心群友！接下来，Lady我也会陆续分享这个微信群里大家讨论的话题。 本篇文
视频：《OpenAI Text Generator - YouTube》by Siraj Raval
这是我写Ng的dp作业做的准备，好像需要安装特定版本的tensorflow 根据https://blog.csdn.net/ccgcccccc/article/details/89058445的配置要求来配置文件
作为一名每天对着各种裸板的系统工程师，对Jetson Nano会踩到各种坑是做好了充分准备的，本着踩坑填坑的精神，在这里记录一下踩坑经历，供大家一乐。如何避开这些坑？想多了，因为以后你们即使绕开了这些坑，也会有其它的坑等着你:) 重要的是要做到人挡杀人、佛挡杀佛，遇到坑直接趟过去。
安装TensorFlow GPU版本 !pip install tensorflow-gpu Collecting tensorflow-gpu [?25l Downloading https://
Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2大概意思是安装的tensorflow版本不支持cpu的AVX2编译 可能是因为安装时使用的pip install tensorflow ，这样默认会下载X86_64的SIMD版本。 查找解决办法后，有以下两种办法：
这里把环境命名为tensorflow并指定使用的python版本为3.6，你可以按需更改。
记录一下安装win10+GeForce GTX1060+CUDA 9.0+cuDNN7.3+tensorflow-gpu 1.12.0+python3.5.5
腾讯云比阿里云的GPU服务器更多一些，在阿里云上有时会出现没有GPU服务器或者售罄。
Tensorboard 是 TensorFlow 的一个附加工具，可以记录训练过程的数字、图像等内容，以方便研究人员观察神经网络训练过程。可是对于 PyTorch 等其他神经网络训练框架并没有功能像 Tensorboard 一样全面的类似工具，一些已有的工具功能有限或使用起来比较困难 (tensorboard_logger, visdom等) 。TensorboardX 这个工具使得 TensorFlow 外的其他神经网络框架也可以使用到 Tensorboard 的便捷功能。TensorboardX 的 github仓库在这里。
$ lspci | grep -i nvidia 我的显示为Tesla P800
在Github上利用顶会上深度模型时经常会被tensorflow和opencv的版本问题困扰，比如博主最近遇到的需求：
今天要在ananconda3 下安装Keras & TensorFlow 结果第一个很顺利，但是第二个的时候就报错了
有不少比赛在赛后代码复现的环节需要以Docker的形式提交代码，甚至有些比赛每次提交都需要提交Docker这样做的好处则是使得测试集不可见，从而杜绝手工标注等违规操作，与此同时增加了提交的复杂度。
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
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？
anaconda 2022.10 windows 版本,https://repo.anaconda.com/archive/
TensorFlow Serving是google提供的一种生产环境部署方案，一般来说在做算法训练后，都会导出一个模型，在应用中直接使用。
我们深知一张图片胜过千言万语，但到底为什么那些著名的画作即使很久没再看过，也能让人如此印象深刻呢？
本文是针对《Python大学实用教程》和《跟老齐学Python：轻松入门》两本书的基础内容之后的提升。
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。
长话短说，开门见山，验证码是网络安全的一个重要组成部分，提高了暴力尝试破解的成本，而验证码识别是其反面，本文将带领大家看看如何使用深度学习进行验证码的识别，各厂可以通过本文来认识图形验证码的弱点和不可靠性。
官网英文版安装教程：https://www.tensorflow.org/install/install_mac#common_installation_problems
项目地址：https://github.com/kerlomz/captcha_trainer
Python的IDE有很多，推荐安装Pycharm，安装包也就300M左右。也是jetbrains出品。拥有专业版和社区版。其中专业版是需要收费的，可以在网上搜破解的方法。如果不需要太强大的功能，可以使用社区版，社区版是免费的。
windows系统anaconda安装tensorflow时报错解决办法。 报错： Traceback (most recent call last): File “E:\Anaconda3\lib\site-packages\pip_vendor\urllib3\response.py”, line 360, in _error_catcher yield File “E:\Anaconda3\lib\site-packages\pip_vendor\urllib3\response.py”, line 442, in read data = self._fp.read(amt) File “E:\Anaconda3\lib\site-packages\pip_vendor\cachecontrol\filewrapper.py”, line 62, in read data = self.__fp.read(amt) File “E:\Anaconda3\lib\http\client.py”, line 447, in read n = self.readinto(b) File “E:\Anaconda3\lib\http\client.py”, line 491, in readinto n = self.fp.readinto(b) File “E:\Anaconda3\lib\socket.py”, line 589, in readinto return self._sock.recv_into(b) File “E:\Anaconda3\lib\ssl.py”, line 1052, in recv_into return self.read(nbytes, buffer) File “E:\Anaconda3\lib\ssl.py”, line 911, in read return self._sslobj.read(len, buffer) socket.timeout: The read operation timed out
eXtreme Deep Factorization Machine (xDeepFM)
conda config –add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
·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
最近从网上下载了一个代码是keras+tensorflow的，第一次运行python代码有点激动，中间遇见了一些坑，记录一下解决方案。
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:
笔记内容：Ubuntu上安装TensorFlow（python2.7版） 笔记日期：2018-01-31
原文链接：https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/9747019.html
还记得去年大火大热的AlphaGo吗？从2015年开始，AlphaGo这名“网络棋手”先后挑战了欧洲围棋冠军、世界围棋冠军，几战成名后，吸引了大量的关注。而它背后的推动力正是Tensorflow，一个 Google于2015年11月开源的用于制作AlphaGo的机器学习及深度学习框架。 想了解AI，加入AI行列，那么我们先从最基础的工具开始吧。本文抛砖引玉，主要讲解Tensorflow的安装。 在Linux系统下Tensorflow安装 一般选择Linux系统来运行Tensorflow。 虽然在wind
在深度学习大热的情况下很自然地考虑要用一些类似的工具来做一些有意思的事情，一个常用的工具就是TensorFlow，TensorFlow是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库，也就是说它是一个库，提供API供你使用，来用特殊的数据流图的方式转换你的算法计算，从而得出结果的工具。
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