在Anaconda官网或者在清华 Anaconda 镜像下载。根据自己电脑配置选择32位还是64位,下在最新版本。 我安装的链接:https://pan.baidu.com/s/1P9gTwLRDp9f770rK_D1clQ 提取码:1xqf
在安装TensorFlow时,必须要注意与CUDA、cuDNN版本之间的搭配,否则有可能安装失败。下图是windows系统下版本对应关系:
由于tensorflow版本不同,可能一些函数的调用也有变换,这时候可能需要查看tensorflow版本,可以在终端输入查询命令如下:
Win10下Anaconda、TensotFlow安装和Pycharm配置详细教程
这篇文章主要讲解如何将tensorflow与微信小程序结合,使得tensorflow的模型能够在微信小程序上呈现出来。
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
官网英文版安装教程:https://www.tensorflow.org/install/install_mac#common_installation_problems
#Windows安装tensorflow错误原因查询、卸载tensorflow与重新安装
选自DeepMind 作者:Malcolm Reynolds等 机器之心编译 参与:李泽南、Ellen Han 昨天,DeepMind 发布了 Sonnet,一个在 TensorFlow 之上用于构建复杂神经网络的开源库。这是继 DeepMind Lab 后,这家谷歌旗下的公司的又一次开源举措。Sonnet 的开源意味着 DeepMind 构建的模型可以更轻松地与所有开发者共享。 距 DeepMind 做出决定,在整个研究机构中使用 TensorFlow(TF) 已将近一年。事实证明这是一个明智的选择——较
不同版本的tensorflow-gpu与CUDA对应关系如下表所示(图片有点旧了,python版本是2.7和3.3-3.8):
1.TensorFlow 简介:TensorFlow 是谷歌公司开发的深度学习框架,也是目前深度学习的主流框架之一。 2.TensorFlow 环境的准备: 本人使用 macOS,Python 版本直接使用 anaconda 的集成包,我们使用 anaconda 来管理环境,为 TensorFlow 创建独立的 Python 环境。 创建一个名为 tensorflow 的 Python 环境: conda create --name tensorflow python=3.6 激活环境:
本文介绍了如何安装和配置TensorFlow以进行深度学习。首先介绍了TensorFlow的安装步骤,然后讨论了在Python中使用TensorFlow进行深度学习所需的依赖库和工具。最后,提供了一些示例和常见问题解决方法。
本篇概览 本篇记录了自己在Ubuntu 16.04.7 LTS系统上搭建TensorFlow2开发环境的过程,用于将来重装时的参考 硬件是2018年购买的惠普暗隐精灵3代,显卡GTX1060,已经安装了Ubuntu16 LTS桌面版 执行本篇操作前需要安装Nvidia的驱动,详情请参考《Ubuntu16安装Nvidia驱动(GTX1060显卡)》 查看驱动信息,如下图,可见CUDA版本是10.1 📷 版本匹配 去tensorflow官网查看版本匹配关系,地址:https://tensorflow.googl
搭了将近快两天的环境,终于好了,虽然在开始的时候,安了卸,卸了安的,但是!!!安装成功后,那种快乐是无法言语的~~~~~所以在此我必须的记录一下我的艰辛历程~~~~
从 CNN,RNN 到 GAN 等,偏入门,但理论和实战部分都讲的还不错,承载着很多作者对深度学习整体性的思考。目前该书的中英文版包括源码见下面的链接:
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~。
本人非专业开发者,之前也没用过云服务器,所以在实践过程会遇到一些新手才会有的困惑。简单分享一下,给同样困惑的朋友一点借鉴,大神可以略过,谢谢!
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:
版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/red_stone1/article/details/84973390
笔记内容:Ubuntu上安装TensorFlow(python2.7版) 笔记日期:2018-01-31
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。
https://jingyan.baidu.com/article/e73e26c01dd0c964acb6a725.html
在安装tensorflow完成后,import tensorflow as tf出现问题,问题如下:
一个月前,人工智能对我来说都是很陌生的,更不用说神经网络、强化学习、DQN等名词了。疫情期间,经过在家努力学习,我对这些概念越来越清晰了,也越来越喜欢上了它们。
Keras作为深度学习工具,对于 初学者还是蛮友好的,在安装前,我们要知道Keras 是一个用 Python 编写的高级神经网络 API,它能够以 TensorFlow, CNTK, 或者 Theano 作为后端运行。因此我们安装Keras前,就必须安装相关的依赖包。
之前一直在云服务器上跑代码,近期接手了师兄的台式机(GTX 1050),虽然配置很渣,但想在本地玩玩看,于是乎先安装一波Tensorflow Object Detection API。
2:运行下载好的Anaconda,执行命令:bash XXXXXXXXX(就是Anaconda文件的名字)
本文将介绍如何从源码构建出 TensorFlow JS 库(tfjs)。对于大多数微信小程序开发者而言,并不需要经历这一步,要做的仅仅是把编译好的 tfjs 库加入微信小程序工程中。但我还是希望说说如何从源码编译出 tfjs 库,为什么呢?主要出于两个原因:
Tensorflow2.2.0安装成功 引用时显示DLL load failed:找不到指定模块 解决方法
首先,我们需要准备下载text to image 资源,我打算跑的代码地址。 📷 要求的版本 然后查看自己的服务器cudn,tensorflow,NLTK,如图 1.tensorflow版本 python import tensorflow as tf tf.__version__ 如果不报错并显示版本,则安装正确,否则按照安装教程这个链接自行安装。 tf.__path__ 路径 📷 直接输入上面的命令,得到这个结果 2.tensorlayer版本
TensorFlow™是一个基于数据流编程(dataflow programming)的符号数学系统,被广泛应用于各类机器学习(machine learning)算法的编程实现,其前身是谷歌的神经网络算法库DistBelief。
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
出现的问题:在cmd上 “pip install package” 时显示 satisfied,但在Jupyter中 import package 报错“No module…”
1.打开anaconda prompt命令窗口,激活虚拟环境:activate tensorflow
1. 写在前面 搞算法的同学也都明白,一个比较完美的python环境是多么的重要。这篇文章打算把一些必备的python环境配置过程记录下来,这样不管是新到了公司实习或者就职,还是新换了电脑,都可以借鉴这篇快速把环境搭建起来啦 😉 由于我也是重装了系统,所以算是从0开始搭建python环境,这次从anaconda安装开始, 然后到cuda的相关安装配置,再到cudnn的安装配置,然后从anaconda中建立虚拟tensorflow和pytorch的虚拟环境,再各自的虚拟环境里面安装jupyter noteb
Ubuntu 16.04 + cuda9.0 + cudnn7.0 或 Ubuntu 16.04 + cuda8.0 + cudnn5.1
在深度学习领域,模型训练是一个必须的过程,因此常常需要实时监听并可视化一些数据,如损失值loss,正确率acc等。在Tensorflow中,最常使用的工具非Tensorboard莫属;在Pytorch中,也有类似的TensorboardX,但据说其在张量数据加载的效率方面不如visdom。visdom是FaceBook开发的一款可视化工具,其实质是一款在网页端的web服务器,对Pytorch的支持较好。
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。
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
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。
目前考虑进入梦寐以求的 机器学习、人工智能 等领域的学习,因此安装主流的机器学习框架 Tensorflow 迫在眉睫。
在pycharm中导入import cv2时不能正常使用,需要安装cv2库,但是我们在pycharm中安装库时没有找到CV2,就需要安装opencv库,我采用的是以下的方式: 1、首先看下pycharm中的环境,我现在用的环境是anaconda下的PyCharmproject
前言 近期由个人工作的需要,着手开始研究深度学习相关的内容。也是小白一枚,希望通过文字来记录自己学习过程中踩的坑,给看到的人一点帮助。 📷 目前深度学习框架中,最火热也是相关社区支持比较好的就是Google发布的Tensorflow。所以我开始了对Tensorflow的学习。最早Tensorflow不支持windows,于是我使用的是Ubuntu 16.04进行安装,不过当前版本已经支持的windows系统,所以记录一下我安装过程中的步骤和踩过的坑。 系统:Win7 旗舰版64位(windows10版本亲测
pycharm中导入模块错误时,提示:Try to run this command from the system terminal. Make sure that you use the correct version of ‘pip’ installed for your Python interpreter located atpycharm工作路径。
由于我们的课程是使用了深度学习技术,主要的开发过程会集中在数据处理这个环节上。这种开发任务需要我们多次频繁地执行某些小的语句块,例如训练过程需要不断地调参,对数据初始化并且进行重复地训练。
https://www.anaconda.com/download/ 注意自己电脑版本是32位还是64位。
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