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...root账号 下载anaconda3，地址：https://www.anaconda.com/products/individual，如下图，可见官方最新版本对应的Python是3.8，符合前面的TensorFlow...版本匹配表中的Python版本，所以，就下载最新版吧（此刻是2021.05版） 由于个人习惯，我的操作都是在MacBook上远程SSH到Ubuntu16电脑上操作的，和在本地执行命令行并无区别，您可以随意...创建新的conda环境，名为py38： conda create -n py38 python=3.8.8 激活py38： conda activate py38 安装指定版本的tensorflow，指定国内源以加快下载速度...name: GeForce GTX 1060 6GB, pci bus id: 0000:01:00.0, compute capability: 6.1) True 作为对比，下图是MabBook上的
我们直接运行一个.py文件（模块） python a/b/c.py 输出结果： 由此我们可知：如果一个.py文件（模块）被直接运行时，则其没有包结构，其__name__值为__main__，即模块名为...:\\Users\\optimal\\Anaconda3\\envs\\TensorFlow\\python35.zip', 'C:\\Users\\optimal\\Anaconda3\\envs\\...TensorFlow\\DLLs', 'C:\\Users\\optimal\\Anaconda3\\envs\\TensorFlow\\lib', 'C:\\Users\\optimal\\Anaconda3...\\envs\\TensorFlow', 'C:\\Users\\optimal\\Anaconda3\\envs\\TensorFlow\\lib\\site-packages'] 然后以模块的方式运行...实际上以模块方式运行时，Python先对run.py执行一遍 import，所以print(sys.path)被成功执行，然后Python才尝试运行run.py模块，但是在path变量中并没有run.py
第一次测试时可以在python shell里面输入： import tensorflow 如果没有报错，恭喜你，十有八九是装好了，这时可以再用简单的测试用例测试一下。...事实上只是visual studio2017中刚好有运行tensorflow必须的运行时环境。...所以，只要安装一下缺少的运行时环境就可以了，可以在如下网站中按照它的install instructions进行安装，非常简单，只要注意选对32位和64位的版本就行了。...id=53587 装好后tensorflow就可以正常使用了~ 总结 到此这篇关于解决windows上安装tensorflow时报错,“DLL load failed: 找不到指定的模块”的问题的文章就介绍到这了...,更多相关windows上安装tensorflow报错内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn！
查看Anaconda中的所有虚拟环境 由于在机器上安装多个TensorFlow环境，需要依赖于Anaconda的虚拟环境。所以首先使用下面的命令查看Anaconda当前的虚拟环境。.../user/anaconda3/envs/tf2/bin目录执行python命令，或将该命令的路径添加到Path环境变量中。...方式2：使用--clone命令行参数克隆虚拟环境 使用下面的命令创建一个名为new_env的新虚拟环境，该虚拟环境会从本地克隆名为tensorflow2的虚拟环境中的所有内容（包括各种库）。...Python需要事先扫描虚拟环境中所有已经安装的模块中的函数、方法、属性，然后将其记录在PyCharm中，这样PyCharm才能知道当前虚拟环境有哪些模块，模块中有什么函数、方法、类、属性。...当建立索引完成后，创建一个test.py文件，然后输入Import ，再输入tensorflow中的前几个字母，PyCharm就会列出以这前几个字母开头的所有模块，如下图所示。
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...他的博客也分析了可能出现的问题是Anaconda3的包没有进行更新，所以，如果单纯直接从官方下载Python安装相应的包，再打基础扩展包可能不会出现问题，也可能是CUDA10.1所需的依赖并没有更新导致的...其中Python开发中Anaconda3可以勾掉不选，自己安装最新版也好。我反正是自己安装的。 ?...在执行时可以启动nvidia-smi来查看TensorFlow是否在GPU中操作： ? 注意事项 如果上述内容有些无法正常执行，请按照图中情况检查环境变量中Path变量的值情况： ?...上面最后一步安装TensorFlow-GPU的时候没有用conda命令安装的原因是之前了解到conda这个东西的资源库有点问题，因此没有选择他安装，直接pip安装了。
GPU，安装成功则显示true，否则为false tf.test.is_gpu_available() 三、遇到的问题及解决方案： 1、安装完Anaconda后，会有一个默认的base运行环境，能否直接在默认的环境中安装...还是必须新建一个新的运行环境？ 不要直接使用默认的环境安装，最好不同任务使用不同环境，在默认环境安装新的模块可能会有冲突，导致Anaconda崩溃，最终需要卸载重装。...在默认base运行环境安装tensorflow-gpu 2.2.0的过程中，由于需更新Python的版本，会导致与原本的模块冲突而造成Anaconda崩溃。...，如果版本适配，则进入步骤(2)； （2）配置cuda的环境变量： 打开 ~/.bashrc (vim ~/.bashrc)，配置下面的环境变量： export CUDA_HOME=/root/anaconda3...安装的软件包默认都放在/root/anaconda3/pkgs路径下 （3）更新环境变量： source ~/.bashrc 发布者：全栈程序员栈长，转转请注明出处：https://javaforall.cn
控制台日志显示使用的配置文件是test 定时任务执行的“陷阱” Spring Boot中可以非常简单的实现定时任务，而且定时任务有自己独立的线程池，不会影响到业务主线程 Spring Boot中编写定时任务需要用到两个注解...@EnableScheduling标注在配置类上使@Scheduled注解生效 @Schedule注解标注在方法上，表示这是一个定时任务 fixedDelay：上次任务的结束和下次任务的开始之间的固定间隔多少秒...@EnableScheduling，表示启用定时任务 启动主程序类，观察控制台打印的日志 根据打印的日志可以发现，只有task01在运行，task02并没有运行，这是为什么？...点击主启动类上的@EnableScheduling注解，查看 ScheduledAnnotationBeanPostProcessor类的源码 其中setScheduler方法的作用就是设置定时任务线程池...，而Spring Boot 默认使用单线程去执行定时任务，线程一直在task01的while中循环，没有多余的线程去执行task02 配置定时任务线程池 配置定时任务线程池的方式有两种，第一种是在application.yml
3xx：重定向，需要进一步的操作完成请求 4xx：客户端出错，请求出错 5xx：服务区错误，请求处理发生错误 而我们在编写基于Spring MVC的程序时并没有定义响应的状态码，这是因为Spring MVC...已经在框架中定义好了这些响应码，不需要在编写业务代码时再去定义响应码，当然Spring MVC也支持自定义状态码 需要自定义返回状态码的场景有以下几种 针对不容的错误类型发送特定的错误码 客户端的定制化需求...Spring MVC中自定义返回状态码的方式有以下几种： 使用ResponseEntity表示状态码、头部信息、响应体 Controller类或者异常类上使用@ResponseStatus注解标识响应码...name": "stark", "createTime": "2022/02/01" } 仍然可以转化成功 时间格式的局部处理即对需要时间转换的属性上增加@JsonDeserialize注解...> handledType() { return Date.class; } 将UserInfo实体类中createTime属性上的@JsonDeserialize注解注释掉，重新启动应用，再次发起
conda config --remove-key channels 2,配置环境变量 anaconda3/Scripts anaconda3/Library/bin anaconda3/...library/mingw-64/bin linux：export PATH=$PATH:/home/software/anaconda3/bin 此时配置完成 操作时主要是用 scripts下的conda.exe...虚拟环境 conda create -n tensorflow(只是个名字) python=3.7.3(根据ananconda的版本决定) 4,conda activate tensorflow 进入tensorflow...虚拟环境 5,安装tensorflow pip install tensorflow-gpu==版本号 # 版本1.1---》1.15 cuda 9及以下 # 版本2.0-》.......，名为py3 source activate py3 # 激活py3环境 conda install ipykernel # 安装ipykernel模块 python -m ipykernel install
import tensorflow as tf import numpy as np def max_pool(inp, k=2): return tf.nn.max_pool_with_argmax_and_mask
Anaconda的虚拟环境可复制 Anaconda的虚拟环境可以导出为一张列表，列表上包含环境中所有python包的名称及版本信息，这样他人可以导入该列表，复制出一个一模一样的python虚拟环境。...我们可以注意到命令行前面有一个 (base) 字样，这表明当前Anaconda的虚拟环境名为base，这也是Anaconda默认的虚拟环境。 接下来为tensorflow创建一个虚拟环境。...我们把虚拟环境命名为tensorflow_gpu： conda create --name tensorflow_gpu 切换到我们创建的tensorflow_gpu虚拟环境： activate tensorflow_gpu...TensorFlow 1.13.1版本，但没有GPU支持。...如果要退出当前的虚拟环境，可以使用如下命令： conda deactivate 导出和导入虚拟环境 现在我们创建了一个名为tensorflow_gpu的虚拟环境，如果要分享给他人，可以将环境导出为一个文本文件
自己在使用tk.mybatis,遇到了这两个问题,在这里分享给大家: 第一个使用insert语句,插入到数据库是为空: 解决方案:就是实体类的字段类型都要是包装类 package com.wang.test.demo.entity...AllArgsConstructor @Table(name = "user")//对应到表名字 public class User implements Serializable { @Id//对应表的主键...private Integer id;//必须用包装类,不然插入不到数据库中 @Column(name = "Name")//解决实体类和数据库字段不一致问题 private...因为你的mapper接口继承的是BaseMapper 解决方案:让mapper接口继承Mapper package com.wang.test.demo.mapper; import com.wang.test.demo.entity.User
在Python中以绝对路径或者相对路径导入文件的方法 1、在Python中以相对路径或者绝对路径来导入文件或者模块的方法 今天在调试代码的时候，程序一直提示没有该模块，一直很纳闷，因为我导入文件一直是用绝对路径进行导入的...\\envs\\tensorflow\\python35.zip', 'C:\\ProgramData\\Anaconda3\\envs\\tensorflow\\DLLs', 'C:\\ProgramData...\\Anaconda3\\envs\\tensorflow\\lib', 'C:\\ProgramData\\Anaconda3\\envs\\tensorflow', 'C:\\ProgramData...\\Anaconda3\\envs\\tensorflow\\lib\\site-packages', 'C:\\ProgramData\\Anaconda3\\envs\\tensorflow\\lib...py 即：要导入的文件的当前目录和父目录都要有init.py文件 ---- Python包含子目录中的模块方法比较简单，关键是能够在sys.path里面找到通向模块文件的路径。
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。...Anaconda创建一个python3.7的环境，环境名称为tensorflow ，输入下面命令： conda create -n tensorflow python=3.7 运行 开始菜单->Anaconda3...（4）安装cpu版本的TensorFlow pip install tensorflow==2.0 注：这里没有介绍GPU版本的安装方法，GPU版本需要安装cuda8+cudnn5，如需要的请搜索其他博文...__version__) 3.其他问题 安装tensorflow后报错：“DLL load failed: 找不到指定的模块”。...这类问题（pip安装完包之后再去引用报错：找不到执行模块）一般是由于版本冲突引起的。所以要考虑调整python或者tensorflow的版本。
本文详细介绍如何开始深度学习，首先在Windows 10上配置适合它的环境。要安装的框架是Keras API，后端为TensorFlow的GPU版本。...\1_Utilities\deviceQuery 选择适合你系统上安装的VS版本的VS解决方案，并在已安装的Visual Studio版本上运行它。...并通过调用以下命令更新conda包和Anaconda： conda update conda conda update anaconda 现在我们需要创建一个新的Python 3.6环境，我们将其命名为...注意：由于我们只使用Python，因此不必安装由R和F＃语言组成的数据科学工作负载。 注意：您可能已经注意到（在红色框中）未选择Anaconda3。...这是因为我们直接在网站上安装了Anaconda3，因此无需在Visual Studio 2017上重新安装它。启动时，Visual Studio会自动检测它并使其可用于所有项目。
第四步：测试 前言 配置环境，研究了一整天，踩了很多坑，在网上找了很多资料，发现基本上都没非常明确的教程，所以今天想分享一下配置tensorflow GPU版本的经验，希望能让各位朋友少走些弯路。...并且CUDA是Nvidia下属的程序，所以你的GPU最好是Nvidia的，AMD的显卡没有CUDA加速！...1.创建conda环境 通过调用下列命令，创建一个名为“tensorflow”的conda环境： conda create -n tensorflow pip python=3.5 ?...注意：务必注意一点，在安装完tensroflow后，由于我们是新创建的conda环境，该环境中基本上是空的，有很多包和IDE并没有安装进来，例如“Ipython”，“spyder”此时如果我们在该环境下打开...spyder/Ipyton/jupyter notebook等，会发现其实IDE使用的kernel并不是新建立的这个环境的kernel，而是“base”这个环境的，而“base”环境中我们并没有安装tensorflow
bruj： https://pan.baidu.com/s/1eYV_j70vVA8JSpp_U1xHFg 直接安装就行了，注意勾上添加到环境变量 安装好之后找一下：Anaconda Prompt (Anaconda3...) 打开是这样的： ?...在 Anaconda Prompt (Anaconda3) 中输入： conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda...创建名为 tensorFlow 的环境 后面跟上 anaconda 会自动安装一些东西 conda create --name tensorFlow python=3.6.4 anaconda 进入tensorFlow...虚拟环境： conda activate tensorFlow 先升级一下 pip，安装一下要用到的库： python -m pip install --upgrade pip pip install
将 TensorFlow 1.x 版本中的静态图接口，替换成 tf.compat.v1 模块下的对应接口。...1.TF-Hub 库 TF-Hub 库是 TensorFlow 中专门用于预训练模型的库，其中包含很多在大型数据集上训练好的模型。如需在较小的数据集上实现识别任务，则可以通过微调这些预训练模型来实现。...另外，在 TensorFlow 2.x 版本中，tf.layers 模块更多用于 tf.keras 接口的底层实现。...最快速转化的方法 在代码中没有使用 contrib 模块的情况下，可以在代码最前端加上如下两句，直接实现代码升级。...使用工具进行转化的方法 在代码中没有使用 contrib 模块的情况下，用 tf_upgrade_v2 工具可以快速实现代码升级。
（2）将TensorFlow 1.x版本中的静态图接口，替换成tf.compat.v1模块下的对应接口。...1、TF-Hub库 TF-Hub库是TensorFlow中专门用于预训练模型的库，其中包含很多在大型数据集上训练好的模型。如需在较小的数据集上实现识别任务，则可以通过微调这些预训练模型来实现。...另外，在TensorFlow 2.x版本中，tf.layers模块更多用于tf.keras接口的底层实现。如果是开发新项目，则建议直接使用tf.keras接口。...最快速转化的方法 在代码中没有使用contrib模块的情况下，可以在代码最前端加上如下两句，直接可以实现的代码升级。...使用工具进行转化的方法 在代码中没有使用contrib模块的情况下，用tf_upgrade_v2工具可以快速实现代码升级。当然tf_upgrade_v2工具并不是万能的，它只能实现基本的API升级。
在操作系统的选择上，我毫不犹豫的选择了Ubuntu 180.4 LTS（长期支持系统）。...另外好多常见的软件，都没有Linux版本。总结一下，这台机器就是用来干活的。 这篇文章略过Ubuntu系统的安装，重点说一说各种深度学习软件的安装与配置。...通常情况下，使用sudo是一个危险的操作，应该尽量避免，Docker给出解决方案，将用户加入到名为docker的用户组，这个用户组在安装docker软件的过程中会创建。...回车 接受默认安装位置（/home/{User}/anaconda3），或指定其他目录 yes 将Anaconda3安装位置添加到 ~/.bashrc 文件中 为了方便后续使用anaconda中的命令，.../data/ai/anaconda3/envs/py38 tf2-gpu * /data/ai/anaconda3/envs/tf2-gpu 前面有 * 标记的表明当前激活的虚拟环境
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
