已安装python版本3.8.5，最开始误装了tensorflow2.0，发现2.0和1.0版本语句不兼容 解决办法：
Python离线安装包的下载地址：https://www.python.org/ftp/python/
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。
尽管依赖问题非常棘手，但明白包管理以及包编译安装原理有助于我们深刻理解计算机基本原理，避免成为一个调包侠。
Ubuntu 20.04随附Python 3.8。 您可以通过键入以下内容来验证系统上是否安装了Python：
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
哎，其实本人已经用惯了python2，听说python3的语法有很多不一样的地方，那我之前写的算法改起来岂不是日了狗了吗？所以一直没改用python3。但是谷歌的那个TensorFlow，在windows下只能支持python3，没办法，这时候我就决定在我的电脑里同时装python2和python3，看看是否可行。
在使用 TensorFlow 进行开发和训练深度学习模型时，有时候可能会遇到 ImportError: cannot import name 'pywrap_tensorflow' 这个错误。这个错误通常是由于 TensorFlow 版本不兼容或没有正确安装所引起的。本文将介绍如何解决这个错误。
在前面的博客中，我们大篇幅的使用到了Docker和Singularity这两种常见的容器化编程环境解决方案，使得我们的各个编程环境能够更好的隔离。如果要展开讲解容器化编程环境的重要性的话，我们有可能会发现容器并不是那么的必须：比如解决python库的依赖冲突问题，我们可以选择使用python的virtualenv或者conda的虚拟环境；比如解决gcc的版本依赖冲突，我们可以手动配置和选择对应的版本；比如对于我们没有root权限和对外网络的环境，想要安装一些工具可以采用源码编译安装。那么，这些种种的问题，如果我们采用Singularity的方案，就可以一次性的解决。而且容器化是一个趋势，比如各种的机器学习框架都会提供容器版本的安装方案，像MindSpore和Tensorflow等等。这里我们尝试使用Singularity的容器def文件（类似于Docker的Dockerfile，而且兼容Docker的镜像），去构造一个Pytorch专属的编程环境。
我的windows版本是8.1，装了python3.6之后，用pip安装TensorFlow，总是失败：
概述 由于需要在Ubuntu 16.04安装多个深度学习框架所以通过博客记录一下安装过程中的坑以及一些关键步骤。这个时候我们需要安装自己需要包装。下面我们通过一步一步开始安装自己数据。记录安装了如下软件和支持： * Cuda 9.1 * cuDnn 9.0 * OpenCV 3.4 Support Python2.7 Python3.4 Cuda OpenGL OpenBLAS * Mxnet Pytorch Tensorflow 安装 安装预编译包 我们先来安装cuda，首先通过官网下载你所需要
在使用Python进行开发的过程中，我们经常会使用pip来安装第三方库。然而，在某些情况下，当我们尝试使用pip来安装或更新库时，可能会遇到如下错误信息：
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
1、Mac上安装tensorflow首先需要配置python环境，虽然Mac自带python2.7，但是做开发还是不够的，需要安装更高的版本，我这里安装的是python3.6.4，系统自带的版本最好不要去修改。
0x00 前言 CPU版的TensorFlow安装还是十分简单的，也就是几条命令的时，但是GPU版的安装起来就会有不少的坑。在这里总结一下整个安装步骤，以及在安装过程中遇到的问题和解决方法。 整体梳理 安装GPU版的TensorFlow和CPU版稍微有一些区别，这里先做一个简单的梳理，后面有详细的安装过程。 Python NVIDIA Cuda cuDNN TensorFlow 测试 0x01 安装Python 这里有两种安装的方法： 安装基本的Python环境，需要什么再继续安装。 安装Anaconda，
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。
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。
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。。。。。。）
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。
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。
一般的深度学习项目，训练时为了加快速度，会使用多 GPU 分布式训练。但在部署推理时，为了降低成本，往往使用单个 GPU 机器甚至嵌入式平台（比如 NVIDIA Jetson）进行部署，部署端也要有与训练时相同的深度学习环境，如 caffe，TensorFlow 等。由于训练的网络模型可能会很大（比如，inception，resnet 等），参数很多，而且部署端的机器性能存在差异，就会导致推理速度慢，延迟高。这对于那些高实时性的应用场合是致命的，比如自动驾驶要求实时目标检测，目标追踪等。所以为了提高部署推理的速度，出现了很多轻量级神经网络，比如 squeezenet，mobilenet，shufflenet 等。基本做法都是基于现有的经典模型提出一种新的模型结构，然后用这些改造过的模型重新训练，再重新部署。
我安装的是 anaconda 环境，所以直接打开 anaconda prompt 工具， pip install tensorflow 直接安装。
操作系统：CentOS Linux release 7.4.1708 (Core) 操作系统安装包：CentOS-7-x86_64-Minimal-1708.iso
对每日A股数据取样，提取出包括时间序列类型指标，非时间序列类型指标以及股票分类属性指标；利用所提供的指标来预测T -1日的个股收益。
Protocol Buffer是谷歌开发的处理结构化数据的工具，类似于XML和JSON这两种比较常用的结构化数据处理工具。但是Protocal Buffer格式的数据和XML或者JSON又有很大的区别：首先，使用Protocol Buffer时需要先定义数据格式schema（Protocol Buffer的具体编码方式），其序列化后得到的数据不是可读字符串，而是二进制流；其次，Protocol Buffer格式的数据不需要任何其他信息就能还原序列化之后的数据。Protcol Buffer序列化出来的数据要比XML格式的数据笑3到10倍，解析时间要快20到100倍。
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
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
TensorFlow是Google推出的深度学习框架，也是使用最广泛的深度学习框架。目前最新的TensorFlow版本是2.1。可能有很多同学想跃跃欲试安装TensorFlow2，不过安装完才发现，TensorFlow2与TensorFlow1的差别非常大，基本上是不兼容的。也就是说，基于TensorFlow1的代码不能直接在TensorFlow2上运行，当然，一种方法是将基于TensorFlow1的代码转换为基于TensorFlow2的代码，尽管Google提供了转换工具，但并不保证能100%转换成功，可能会有一些瑕疵，而且转换完仍然需要进行测试，才能保证原来的代码在TensorFlow2上正确运行，不仅麻烦，而且非常费时费力。所以大多数同学会采用第二种方式：在机器上同时安装TensorFlow1和TensorFlow2。这样以来，运行以前的代码，就切换回TensorFlow1，想尝鲜TensorFlow2，再切换到TensorFlow2。那么具体如何做才能达到我们的目的呢？本文将详细讲解如何通过命令行的方式和PyCharm中安装多个Python环境来运行各个版本TensorFlow程序的方法。
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.
首先安装python环境，推荐Anaconda+jupyter，而不是Pycharm
大名鼎鼎的 Mask RCNN 一举夺得 ICCV2017 Best Paper，名声大造。Mask RCNN 是何恺明基于以往的 Faster RCNN 架构提出的新的卷积网络，实现高效地检测图中的物体，并同时生成一张高质量的每个个体的分割掩码，即有效地目标的同时完成了高质量的语义分割。
安装Python 3.7.5 CentOS默认安装的是2.7.5版本的python [root@iZuf6e3zah39uzoj5pg1myZ ~]# python -V Python 2.7.5 更新成阿里云yum源 cd /etc/yum.repos.d wget http://mirrors.aliyun.com/repo/Centos-7.repo下载阿里云的资源文件 mv CentOS-Base.repo CentOS-Base.repo.bak 修改原有的源备份 mv Centos-7.
其实很多想要学习人工智能方面的小伙伴可以顺道把TensorFlow下了，毕竟TensorFlow是目前很热门的框架了，要是做机器学习的话选择这个框架可以省去你的很多麻烦。
1. Anaconda a. 下载 首先进入Anaconda的官网： https://www.anaconda.com/distribution 选择Windows下Python3.7（注意：必须选择64位，因为TF不支持Python32位的）
本文介绍如何使用pip查看tensorflow的版本号，请查看如下步骤。本文使用的windows10系统，如为linux系统也是同样用pip命令查看。
我的环境是Mac OS＋Python 2.7，选用的是Virtualenv安装方式，这种方式具有比较好的隔离性，不会与系统里其它python版本冲突，又不复杂。
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
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
AI 视频生成领域近期算是非常热闹，个人也是非常的感兴趣，奈何电脑不给力，在搭建的过程中总是提示各种各样的问题 ， 不过天无绝人之路， 最近 腾讯云高性能应用服务(Hyper Application Inventor,HAI) 活动正在如火如荼的进行着， 因此决定挑战一下， 看下在HAI 上搭建 AI 动画生成框架 MagicAnimate 是否会有不一样的收获.
全网最详细 | Windows 安装 TensorFlow2.0 GPU 详细教程
【磐创AI导读】：本系列文章介绍了与tensorflow的相关知识，包括其介绍、安装及使用等。本篇文章将接着上篇文章继续介绍它的安装及部分使用。查看上篇：文末福利｜一文上手TensorFlow2.0（一）。想要获取更多的机器学习、深度学习资源，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。
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
最近由于工作需要要使用TensorFlow，所以只能狂补相关的知识。本来博主打算在Ubantu上玩，但是由于一些原因还是放弃了这个想法，就转移到Pycharm上来玩。以下是自己在收集资料的过程中看到一篇很好的安装教程，分享一下。
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 2.0测试版在今年春季发布，新版本比1.x版本在易用性上有了很大的提升。但是由于2.0发布还没有多久，现在大部分论文的实现代码都是1.x版本的，所以在学习TensorFlow的过程中同时安装1.x和2.0两个版本是很有必要的。
https://www.anaconda.com/download/ 注意自己电脑版本是32位还是64位。
此文为交流群「TensorFlow群」呵呵哒贡献，自己在win10中安装时踩过的坑，希望还被这些问题困扰的小伙伴，看完此文后能豁然开朗，同时没有安装过的以后可能会用到的小伙伴，可以收藏下，以备后用。
本文介绍在Linux操作系统的发行版本Ubuntu中，配置可以用CPU或GPU运行的Python新版本深度学习库tensorflow的方法。
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。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
