TensorFlow是一个由Google 开发的，关于机器学习的开源平台。它可以在不同设备的 CPU 或者 GPU 上运行，并且它被很多组织所使用，其中包括Twitter, PayPal, Intel, Lenovo, 和 Airbus.
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
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~。
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
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
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。
本文由腾讯云+社区自动同步，原文地址 https://stackoverflow.club/socket-timeout-error-tensorflow/
Tensorflow官方在2018年宣布，正式发布支持树莓派版本的Tensorflow，编者开始直接用：
TensorFlow 是一个端到端开源机器学习平台。它拥有一个包含各种工具、库和社区资源的全面灵活生态系统，可以让研究人员推动机器学习领域的先进技术的发展，并让开发者轻松地构建和部署由机器学习提供支持的应用。
虽然树莓派的速度不如PC，但是它功耗小、价格便宜，很多同学都用来学习机器学习的相关课程，而且tensorflow官方是支持树莓派，我们可以直接在树莓派上进行学习。
本节详细说明一下深度学习环境配置，Ubuntu 16.04 + Nvidia GTX 1080 + Python 3.6 + CUDA 9.0 + cuDNN 7.1 + TensorFlow 1.6。 Python 3.6 首先安装 Python 3.6，这里使用 Anaconda 3 来安装，下载地址：https://www.anaconda.com/download/#linux，点击 Download 按钮下载即可，这里下载的是 Anaconda 3-5.1 版本，如果下载速度过慢可以选择使用清华
服务器是阿里云的CentOS7.4，默认的时候选择的CUDA驱动选错了，1.5以上的tensorflow都应该选择CUDA9.0，注意不要太高，也不要太低！TF很挑剔！
TensorFlow是一个用于构建机器学习的免费并且开源的平台，它由 Google 开发。它被一系列组织包括 Twitter，PayPal， Intel， Lenovo， 和 Airbus 使用。
前言 之前写过一篇在windows下安装Tensorflow的教程。有小伙伴说之前不是说在Ubuntu装过么把那个也发一下，所以，补上一篇。 📷 安装anaconda 还是老样子，新手小白一枚，直接上anaconda集成环境，避免安装各种包。 从anaconda官网下载linux的安装包，根据自己的需求选择就好。 📷 在Ubuntu下打开Terminal（ctrl+alt+t），切换到Downloads目录下（或者你自己存放安装包的路径），执行： >> bash Anaconda3-4.2.0-Linux-
本系列将分为 8 篇 。今天是第一篇 ，工欲善其事必先利其器 ，先简单讲讲当前的主流深度学习框架 TensorFlow 及其安装方法 。
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。
pip3 install https://github.com/OlafenwaMoses/ImageAI/releases/download/2.0.1/imageai-2.0.1-py3-none-any.whl
本文是《人人都能学人工智能-TensorFlow系列》文章的第一篇，这个系列会对TensorFlow的基础使用，SoftMax，交叉熵，Dropout，CNN，LSTM和NLP等内容进行系列介绍，尽量使用通俗的语言，让更多的人都能了解人工智能，了解TensorFlow。 TensorFlow是Google开源的一款人工智能学习系统。为什么叫这个名字呢？Tensor的意思是张量，代表N维数组；Flow的意思是流，代表基于数据流图的计算。把N维数字从流图的一端流动到另一端的过程，就是人工智能神经网络进行分析和处
本文介绍了如何在深度学习中利用Docker和NVIDIA GPU进行高效的GPU加速计算，同时探讨了如何安装和配置Docker和NVIDIA GPU驱动，以及如何使用Docker和TensorFlow进行GPU加速的深度学习模型训练。
在疫情飘摇的2020年初，TensorFlow发布了2.1.0版本，本Python小白在安装过程中遇坑无数，幸得多年练就的百度功力终于解决，特记录下来以免后人跳坑。
RUN apt install -y openssh-server RUN mkdir -p /var/run/sshd RUN mkdir root/.ssh
如果你在读这篇文章，那么你可能已经开始了自己的深度学习之旅。如果你对这一领域还不是很熟悉，那么简单来说，深度学习使用了「人工神经网络」，这是一种类似大脑的特殊架构，这个领域的发展目标是开发出能解决真实世界问题的类人计算机。为了帮助开发这些架构，谷歌、Facebook 和 Uber 等科技巨头已经为 Python 深度学习环境发布了多款框架，这让人们可以更轻松地学习、构建和训练不同类型的神经网络。本文将详细介绍和比较两种流行的框架： TensorFlow 与 PyTorch。
本文主要讨论 多种版本的 Python 模块的共存与调用问题，并尝试给出一种清爽的解决办法。 多种版本的Python module？ 伴随 Python 逐步成为数据科学领域的主力研发语言，越来越多的机器学习库都发布了 Python 版本，包括了著名的 scikit-learn，tensorflow，keras 等。正是由于数据科学近年来在基础算法和计算架构上的迅猛发展，这些Python module 也频繁地发布新版本。 最令人恶心的 Tensorflow 还未发布稳定版 1.0.0 之前时，几乎每个次级
【新智元导读】DeepMind此前开源了《星际争霸2》机器学习训练平台，这个平台对于state-of-the-art的深度强化学习算法来说是极好的测试平台。希望下面这份教程能帮你更快更好地上手。 DeepMind 之前开源了《星际争霸2》的深度强化学习平台，这是个很好的训练环境，学起来也很有趣。下面是一份有关设置环境和训练模型的教程，基于Mac环境。我们会跑一遍训练脚本，使用Deep Q-Network解决CollectMineralShards这个mini-game。享受学习吧~ 在开始之前，你需要准备好
如果你有两个项目，一个需要python2.7开发，一个需要python3.5开发，那么virtualenv是一个很好的选择。
今天给我们的小主角安装tensorflow，一直为没舍得让它跑高算力东西，今天安装一下。
去年，DeepMind开源将星际争霸II的强化学习环境公之于众，很多人都为之兴奋。 https://deepmind.com/blog/deepmind-and-blizzard-release-starcraft-ii-ai-research-environment/ 我是暴雪游戏的忠实粉丝，尤其是星际争霸2，所以我把强化学习环境看成是一个学习的好机会，而且也有很多乐趣。我这篇文章将利用星际争霸2写一份建立环境和训练一些模型的入门教程。 前提 IntelliJ (或者PyCharm) Python3 星际
Ubuntu 16.04, Python 2.7 安装 TensorFlow CPU ---- 安装 Virtualenv $ sudo apt-get install python-pip python-dev python-virtualenv # for Python 2.7 创建 Virtualenv 环境 $ virtualenv --system-site-packages ~/tensorflow # for Python 2.7 激活 Virtualenv $ source ~/tensor
官网英文版安装教程：https://www.tensorflow.org/install/install_mac#common_installation_problems
这个GitHub上可以下载到tensorflow2.x：https://github.com/lhelontra/tensorflow-on-arm/releases 我就拿我下载的举例子吧：我下载的是这个版本的：tensorflow-2.0.0-cp37-none-linux_armv7l.whl 1、把下载的这个tensorflow-2.0.0-cp37-none-linux_armv7l.whl文件放进树莓派里边，cd到你拖进的那一目录下(我是拖到Desktop，所以是：cd Desktop)，命令行输入：sudo pip3 install tensorflow-2.0.0-cp37-none-linux_armv7l.whl （注意：一定要cd进到这个目录才行！否则报错） 2、然后就会自动安装，安装过程中还需下载其他模块，会自动在国外源下载，就算你换源了还是会启动外国源下载，就有可能会中断导致下载不了。我是下载这3个模块下载不了：
作为 Java 程序员，日常工作和学习中，难免需要跟服务器打交道，而跟服务器打交道多多少少难免要使用一些 Linux 命令，今天了不起给大家分享两个装 13 必备的 Linux 命令，让你在工作的同时也能炫技。
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2015 年首次推出 TensorFlow 时，我们的初衷是希望它成为一个面向所有人的「开源机器学习框架」。为此，我们想在拥有更多用户的平台上运行。一直以来，我们支持 Linux、MacOS、Windows、iOS 和安卓。然而，尽管很多贡献者不懈努力，在树莓派上运行 TensorFlow 还是很艰难。现在，由于与树莓派基金会的合作，我们很高兴地告诉大家，可以使用 Python pip 包系统从预先构建的二进制文件中在树莓派上安装 TensorFlow 1.9 了！如果正在运行 Raspbian 9（stretch），你可以通过从终端运行以下两个命令来安装它：
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
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
配置：win7 + cuda8.0+vs2015+cudnn6.0+python3.5+tensorflow1.4+pycharm
我们的目标是在Windows 10系统上具体实现DeepMind论文中强化学习算法Q-learning Network(DQN)的训练过程。
Ubuntu 16.04 + cuda9.0 + cudnn7.0 或 Ubuntu 16.04 + cuda8.0 + cudnn5.1
最近正在准备数维杯，之前试过在电脑上安装 tensorflow，但一直都不成功。然后看了一眼 pip 管理工具下一堆包，乱得一批，所以干脆直接打算捡一些比较重点的包装上，比较鸡肋的就不要了。
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。
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）
Anaconda Notebook本身已经是一个很好的工具，非常适用于学习，不过在企业中应用时，该工具总感觉差了一点，经常需要安装各种包，而有些包未必能通过conda进行安装。因此，我们通过Docker镜像来构建满足自己的机器学习或者深度学习环境，尽量减少大家在环境安装上浪费的时间。
2017国庆快乐，非常开心，难得有充足的时间，可以撸代码。最近人工智能的风口很火爆，基于我掌握的情况，可以先了解，最好复习下高中数学知识（矩阵，多维数据，多元N次方程式）。不然很难看懂学习模型，学习公式。 从关系上讲： 人工智能(Artificial Intelligence)是一个最广泛的概念，人工智能的目的就是让计算机这台机器能够象人一样思考或者通过一些算法来达到，而机器学习(Machine Learning)是人工智能的分支，而深度学习（Deep Learning）是人工智能和机器学习的内在，即使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层（神经网络）对数据进行高层抽象的算法。所以三者关系应该式从外到内：AI→ML→DL→神经网络
2017/10/26,我的tensorflow是从0.12版本升级到最新版本（1.3）的，基于python3.5的 升级 升级很简单（在这里感谢一下为简化 TensorFlow 安装过程的工程师们），
本文介绍了如何在 Ubuntu 14.04 下安装 TensorFlow，包括使用 Anaconda、使用 pip 以及在 Mac 系统中安装的方法。通过这些方法，你可以创建一个具有 TensorFlow 的环境并快速运行一个手写数字识别的示例。
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
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