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。
在安装tensorflow完成后，import tensorflow as tf出现问题，问题如下：
本教程介绍了如何在Windows上下载和安装Anaconda。如何测试您的安装；如何解决常见的安装问题；以及安装Anaconda后的操作。
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
Anaconda：https://www.anaconda.com/（此处请留意安装路径）
之前安装的 Pytorch 框架出问题了，故重新安装，但是发现一个很奇怪的问题，就是安装 torch1.5 及以下版本，安装成功后能 import torch 成功，但是安装 torch1.6.0 及以上版本就出现了上述问题。最开始，我反复的重新安装 1.5.0 和 1.6.0 版本去测试，最终才确定就是我的电脑上安装 1.6.0 及以上版本就会出现 import torch 报错的情况，后续认真查看报错信息，定位到下面这条关键报错信息：
文章只是介绍自己安装时从安装不上到安装后报错,再到安装成功的心路历程,并不代表广大欧皇也会会出现同类型的问题,也不是总结和汇总各种出问题的原因.
在scikit-learn基础上系统结合数学和编程的角度学习了机器学习后(我的github:https://github.com/wwcom614/machine-learning)，意犹未尽，打算再借势学习下深度学习TensorFlow。无奈安装之后遇到了这个问题，耽误了几个小时才得以解决。
pip install numpy -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple --trusted-host mirrors.aliyun.com
windows环境下重装anaconda容易漏掉安装sqlite的dll，因为注册表中还有这个遗留信息，导致sqlite需要的的dll并没有被安装。 会出现类似于下面的报错：
Windows 10 Anaconda “无法定位程序输入点 OPENSSL_sk_new_reserve 于动态链接库 E：\ProgramData\Anaconda3\Library\bin\libssl-1_1-x64.dll上”的解决办法。 问题分析 操作系统 Windows 10 由于种种原因，anaconda 环境中的libssl-1_1-x64.dll不能被正常调用，导致不能创建新的conda环境 同时 Anaconda3\DLLs 下的libssl-1_1-x64.dll
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）
如果你想从GitHub安装Theano的前沿或开发版本，请确保你正在阅读此页面的最新版本。
第一步创建环境；第二步打开创建的环境 ；第三步 安装 sip ,PyQt5, PyQt5-tools 扩展包
随后在cmd处通过import tensorflow，查看本机的CUDA以及cuDNN的适机版本：
昨天晚上电脑提示更新，没理他，结果早上要看系统自动更新重启了已经。重新启动faceswap的时候就报了下面的错误：
在python项目使用cxfreeze进行打包的时候，如果 脚本里包括numpy的引用时，在打包时会报
原本安装好之后并不会有以上四个环境变量，有两个需要自己加上。 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\bin C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\lib\x64 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\libnvvp 附配置环境变量教程 最后在cmd里输入 echo %path% 就能查看你的是否添加进环境变量了
全网最详细 | Windows 安装 TensorFlow2.0 GPU 详细教程
原文链接：https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/9747019.html
这两天同学在问我pytorch的安装，因为自己的已经安装好了，但是好像又有点遗忘，之前也是花了很大的功夫才弄明白，所以整理的比较详细。
这次安装过程可以说是一波三折了，感觉几乎所有奇奇怪怪的问题都遇见了。感觉很少有安装Anaconda遇见这么多问题的同学，所以索性汇总一下写出来给大家做个参考。因为也是我第一次写博客，所以希望大家多批评指正，我会虚心改正的哈。希望对大家有帮助！
一般情况下，最新版R的安装非常容易。但如果是在linux服务器上，而又恰好没有root权限，安装就比较麻烦了。最直接粗暴的方法是自己在有读写权限的个人目录中编译安装，但操作很繁琐，需要解决非常多依赖库，整个过程几乎会让人爆炸。还好，有一种简便很多的方法，通过Anaconda的虚拟环境安装。
DLL，是 Dynamic Link Library的缩写，中文名 动态链接库。DLL是一个包含可由多个程序，同时使用的代码和数据的库。 本文简介DLL 概念，记录 DLL 工程创建与使用方法。 简介 动态链接库（ Dynamic-link library，缩写为 DLL） 是微软公司在windows 系统中实现共享函数库概念的一种实现方式。所谓动态链接，就是把常用的公共函数封装到 DLL 文件中，当程序需要用到这些函数时，系统才会动态地将 DLL 加载到内存中使用。 调用方式主要分为两种：
在CMD控制台进入Jupyter notebook之前，先激活安装了该模块的配置环境，再启动jupyter notebook，问题完美解决。
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
选自Github 机器之心编译 参与：蒋思源、刘晓坤 本文从最基本的依赖项开始，依次配置了 VS 2015、Anaconda 4.4.0、CUDA 8.0.61 和 cuDNN v5.1 等基本环境，然后再从 Keras 出发安装 Theano、TensorFlow 和 CNTK 以作为其后端。在完成配置深度学习框架后，本文分别利用这三个框架作为 Keras 后端在 CPU 和 GPU 上训练了一个标准的卷积神经网络，完成该简单的卷积网络也就意味着我们完成了深度学习环境的配置。 从零开始：深度学习软件环境安
该配置版本最后更新的日期是今年七月，该更新版本允许本地使用 3 个不同的 GPU 加速后端，并添加对 MKL BLAS 库的支持。
之前用jupyter用得好好的，后面好像更新torch到1.10版本后突然就各种莫名其妙的问题出现了，下面做个总结
Anaconda 安装的Python缺少了python3.dll，可以通过去python.org 下载所需版本的python安装包并安装，然后从安装目录中拷贝python3.dll文件，粘贴到Anaconda安装目录下，也就是python36.dll所在的目录下，一般就是第一层目录，具体要看自己的安装情况。
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1.安装Pycharm，其中社区版免费，可以直接去pycharm官网下载安装https://www.jetbrains.com/pycharm/download/
最近在师姐机器上跑实验的时候，想利用matplotlib包来绘制损失曲线图，安装过程中碰到了一些小麻烦，感觉之前好像也碰到过类似的问题，网上一搜什么numpy、matplotlib、pillow包版本冲突啊，然后就是各种尝试，直至重装Anaconda，当时特头疼，最后无意中解决了，今天又碰到了类似的问题，这次记录下来防止忘记
在给Adobe Premiere/After Effects等后期制作软件开发第三方插件的时候，我们总希望插件依赖的动态库能够脱离插件的位置，单独存储到另外一个地方。这样一方面可以与其他程序共享这些动态库，还能保证插件安装时非常的清爽。就Adobe Premiere Pro/After Effects来说，插件文件是放到C:\Program Files\Adobe\Common\Plug-ins\7.0\MediaCore(Windows平台)的。这个是PremierePro和AfterEffects的公共插件目录，二者在启动的时候都会尝试去这个位置加载插件。与此同时，我们希望自己开发的插件所依赖的动态库放到另外的位置，另外也希望插件显示链接的动态库能够尽量少。因为如果是显式链接的话，这些插件依赖的动态库必须和插件保存在同一个位置。不然插件找不到这些依赖文件就会加载失败的。当然，我们也可以在环境变量里面增加一条路径，但是这容易污染环境变量，或者与其他的程序库产生冲突。LoadLibrary在这个时候就产生作用了。LoadLibrary通过将指定路径的动态库加载到当前的调用进程，然后获取其导出的函数就可以正常使用了。对于像第三方插件这样的应用场景，LoadLibrary可以说是个不错的实现方式。但是正因此也有个弊端，我们无法使用工具得知其的依赖库。
通过软件 DependenciesGui.exe 检查CloseLoopCalDll.dll动态库
a、问题分析 python的PyQt5中需要对应版本位数（32/64）的libmysql.dll（MySQL中）。 即：python 32对MySQL 32，python 64对MySQL 64。
想将项目用到的两个dll库文件（CryptEnDe.dll和ICSharpCode.SharpZipLib.dll）一同编译进exe中，并编译后仅一个exe程序就可以独立运行不再需要其它文件。
【一】tensorflow安装、常用python镜像源、tensorflow 深度学习强化学习教学
2、显示链接DLL，调用DLL中类对象、成员函数。（通过对象即可实现类成员函数的调用）
1.1 文件路径的确错误。比如：本来欲加载的是A文件夹下的动态库a.dll，但是经过仔细排查原因，发现a.dll动态库竟然被拷贝到B文件夹下去了。
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。
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。
问题描述：在新建的环境装了 FLAML 跑自动化机器学习，配置了 jupyter 有关依赖库和扩展，进入 jupyter notebook 就会弹出这个错误，但将其叉掉却又可以正常进入 jupyter notebook 调试代码。初步分析觉得应该是 dll 文件出了问题。看了一些网上的解决方案，如下所示：
今天遇到的新单词： editor n编辑，作者 general adj大致的一般的 repository n仓库 distribute v分配，发布 wrapper n封装 volume n音量
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：
LoadLibrary失败，GetLastError报错193时，一般是加载的dll所依赖的某个dll它的依赖项不存在所报的错，可以用Dependency Walker验证该dll所依赖的加载项是否都存在。Dependency Walker安装vs时一般都自带有，如果没有也可以去官网下载http://www.dependencywalker.com/。
红客突击队于2019年由队长k龙牵头，联合国内多位顶尖高校研究生成立。其团队从成立至今多次参加国际网络安全竞赛并取得良好成绩，积累了丰富的竞赛经验。团队现有三十多位正式成员及若干预备人员，下属联合分队数支。红客突击队始终秉承先做人后技术的宗旨，旨在打造国际顶尖网络安全团队。
其实TensorFlow有一个别人提供的服务器在用着，不过最近访问不了了，估计给收回去了吧。另外自己的MacBook Pro也其实有TensorFlow，但是这个MacBook Pro是二手的，3000块钱收的，而这个本子在前任主人那里也得呆了2年左右了，虽然不长但也有点小卡，尤其是硬盘容量实在是……随便放点东西就基本满了，像我除了写代码还有一些多媒体制作的小事会有，这玩意一两个就占硬盘好几个G……于是，综上原因，因为要学习深度学习，对硬件有一定的要求，因此就萌生了配一台PC主机的想法了。
前几天在Python私教群【Emma】问了一个Python库安装的基础问题，一起来看看吧。上一篇文章讲到【Emma】的远程环境不给力，需要继续本地指导。
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