： 接下俩就很重要了，我们需要安装这个tensorflow需要和这个python和这个keras相互版本匹配（网上有这个版本匹配图，搜一下就好了） 下面的这个是以tensorflow的1.13.1为例和...python3.6.13进行演示的： 打开创建的虚拟环境安装tensorflow: conda install tensorflow=1.13.1 接下来安装与之兼容的keras版本： conda install...list 我们这个时候启动jupyter，这个时候是进不去的，因为这个里面的一个版本过高（我们可以使用这个pip list指令查看所有的软件包和对应的版本，发现这个tornado包的版本是>5的），我们需要在这个终端上面输入...； 7.总结 其实这个anaconda的这个使用体验有时候确实不是很好，但是这个我们多试几次就好了，这个jupyter的安装，以及我们自己创建虚拟环境，安装这个keras和tensorflow匹配的版本很重要...； 了解这个jupyter在虚拟环境里面进不去的原因，就是因为这个tornado的版本太高，我们需要重新安装以降低他的版本；
conda info --envs 如果是新安装的Anaconda，会输出下图所示的信息。这是在Linux下的输出结果，在Windows和macOS下的输出结果类似。 ?...这里创建Python版本为3.7.4的虚拟环境 conda create --name tf2 python=3.7.4 在创建的过程中会询问是否安装必要的包，如下图所示。 ?...channel中安装包时显示channel的url，这样就可以知道包的安装来源了。...如果要添加新的环境，可以点击Project Interpreter列表右侧的按钮，会打开Add Python Interpreter对话框。如下图所示。在左侧显示了可以建立的Python环境种类。...在左侧列表选择运行项，在右侧找到Python interpreter列表框，在里面选择已经创建的PyCharm运行环境。
在 Python 中，我们有列表来实现数组的功能，但是它们处理起来速度较慢。NumPy 旨在提供一个比传统 Python 列表快 50 倍的数组对象。...NumPy 数组在内存中是连续存储的，而不像列表那样存储不连续，因此进程可以非常高效地访问和操作它们。这种行为在计算机科学中称为局部性引用。这就是 NumPy 比列表更快的主要原因。...NumPy 入门安装 NumPy如果您已经安装了 Python 和 PIP，则安装 NumPy 非常简单。...可以使用 as 关键字在导入时创建别名：import numpy as np现在可以使用 np 来引用 NumPy 包，而不是使用 numpy。...示例import numpy as nparr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])print(arr)检查 NumPy 版本NumPy 版本信息存储在 __version__ 属性中
操作系统（Ubuntu） 4 种驱动和库（GPU 驱动、CUDA、cuDNN 和 pip） 5 种 Python 深度学习库（TensorFlow、Theano、CNTK、Keras 和 PyTorch...从安装包里安装 v375 驱动（简单的方法） 以下命令会将与你系统相兼容的驱动版本显示出来，它会提供两个版本号：最新的不稳定版和长期稳定版。版本号会从头列起，所以你需要把页面滚到最上面。...CUDA 的版本匹配。...安装 pip 9.0.1 Pip 的升级非常频繁，几乎每两周一次，建议使用最新版本的 pip。请使用以下命令安装和升级最新版本的 pip。...Nvidia 驱动和深度学习包之间的依赖关系，以及最有效的长期安装过程。
和 PyTorch） 这些软件之间的互相依赖关系如下图所示。...从安装包里安装 v375 驱动（简单的方法） 以下命令会将与你系统相兼容的驱动版本显示出来，它会提供两个版本号：最新的不稳定版和长期稳定版。版本号会从头列起，所以你需要把页面滚到最上面。...CUDA 的版本匹配。...安装 pip 9.0.1 Pip 的升级非常频繁，几乎每两周一次，建议使用最新版本的 pip。 请使用以下命令安装和升级最新版本的 pip。...Nvidia 驱动和深度学习包之间的依赖关系，以及最有效的长期安装过程。
本文将向你解释如何在一台新装的 Ubuntu 机器上安装 Python 和 Nvidia 硬件驱动、各类库和软件包。...从安装包里安装 v375 驱动（简单的方法） 以下命令会将与你系统相兼容的驱动版本显示出来，它会提供两个版本号：最新的不稳定版和长期稳定版。版本号会从头列起，所以你需要把页面滚到最上面。...CUDA 的版本匹配。...安装 pip 9.0.1 Pip 的升级非常频繁，几乎每两周一次，建议使用最新版本的 pip。 请使用以下命令安装和升级最新版本的 pip。...Nvidia 驱动和深度学习包之间的依赖关系，以及最有效的长期安装过程。
本文向你解释如何在一台新装的 Ubuntu 机器上安装 Python 和 Nvidia 硬件驱动、各类库和软件包。...从安装包里安装 v375 驱动（简单的方法） 以下命令会将与你系统相兼容的驱动版本显示出来，它会提供两个版本号：最新的不稳定版和长期稳定版。版本号会从头列起，所以你需要把页面滚到最上面。...CUDA 的版本匹配。...安装 pip 9.0.1 Pip 的升级非常频繁，几乎每两周一次，建议使用最新版本的 pip。 请使用以下命令安装和升级最新版本的 pip。...Nvidia 驱动和深度学习包之间的依赖关系，以及最有效的长期安装过程。
Toolkit安装包。...运行此可执行文件将显示出设备的内存读取和写入带宽信息，以及带宽测试的结果。这对于评估设备的性能和了解其内存访问速度非常有用。...运行此可执行文件将显示出设备的名称、计算能力、CUDA核心数量、内存总量、内存时钟频率等信息，以及设备支持的CUDA功能和特性。这对于了解设备的硬件规格和功能非常有用。...版本匹配问题，这里使用python3.7 python -m site 显示Python解释器搜索模块的目录列表，以及Python的安装信息和配置文件位置。 2....这可以帮助减少不必要的日志输出，使程序的运行输出更加简洁。
中文列表：CUDA - 支持CUDA的GPU - NVIDIA(英伟达) 英文列表：CUDA GPUs 2.Python版本：64位版本的Python 3.5。注意Python3.6和2.7都不可以。...安装完成后检查Python的版本和PiP3的版本，那就是系统路径中的默认Python是3.54，且Pip3的版本大于8.01。 ?...检测方法如上图，打开命令行分别输入 "python -V" 和 “pip3 -V”即可，正确的输出如上图。...打开命令行，也就是cmd然后输入“nvcc -V”，如果安装正确的话你应该看到这样的输出： ? 输出中显示了CUDA的版本是release 8.0。 4.2....7.安装TensorFlow的GPU版本 打开cmd，输入“pip3 install tensorflow-gpu” ? 我因为已经安装过了，所以显示已经安装。
input_names (List[str]): 模型输入的名称列表。 output_names (List[str]): 模型输出的名称列表。...# 遍历所有输入数组 for i, x in enumerate(inputs): # 如果当前输入数组的数据类型与预期的输入数据类型不匹配，将其转换为预期的数据类型...) for output_name in self.output_names] # 调用 Triton 客户端进行推理，传入模型名称、输入列表和输出列表，并获取推理结果...() # Python 版本号 TORCH_VERSION = torch....= is_kaggle() # 检查当前代码是否安装为pip包 IS_PIP_PACKAGE = is_pip_package() # 检查当前是否在树莓派环境中 IS_RASPBERRYPI =
注意Python3.6和2.7都不可以。地址和版本如下图所示。如果使用错误的Python版本，将无法安装TensorFlow！ ? ?...安装完成后检查Python的版本和PiP3的版本，那就是系统路径中的默认Python是3.54，且Pip3的版本大于8.01。 ?...检测方法如上图，打开命令行分别输入 "python -V" 和 “pip3 -V”即可，正确的输出如上图。...打开命令行，也就是cmd然后输入“nvcc -V”，如果安装正确的话你应该看到这样的输出： ? 输出中显示了CUDA的版本是release 8.0。 2....安装TensorFlow的GPU版本 打开cmd，输入“pip3 install tensorflow-gpu” ? 我因为已经安装过了，所以显示已经安装。
faceswap介绍Faceswap 使用深度学习算法和人脸识别技术，可以将一个人的面部表情、眼睛、嘴巴等特征从一张照片或视频中提取出来，并将其与另一个人的面部特征进行匹配。...获取python版本： 执行 python,能看到对应的verseion，例如 3.10.13执行 conda create -n faceswap python=3.10.13，注意python版本一致...注意检查GPU工作情况，有可能出现GPU不工作的现象。如果不工作可以根据提示，找对应的问题。在下方的错误异常解决可能有对应的方案。...匹配列表，CUDA Toolkit Archive，cuda-gpus-支持列表，注意匹配即可。...错误： python环境处理# https://github.com/deepfakes/faceswap/tree/v2.10.0如果下载错误分支，会提示python版本不匹配，需要的python版本回贴出来
英伟达官方提供了版本依赖表。对于使用英伟达GPU的朋友，第一件事是基于自己的硬件安装最新的驱动。如果驱动、CUDA和cuDNN版本与上层应用不匹配，容易出现各类问题。...解决软件包之间的依赖问题。比如，LightGBM还依赖了NumPy等其他包。部分依赖还对版本号有要求。...相比而言，pip只提供安装功能，多环境之间的隔离需要依赖另外的工具（如virtualenv）来完成。从这个角度来讲，conda可以管理Python解释器，而pip必须依附于Python解释器。...使用conda创建一个名为tf_gpu的虚拟环境，安装GPU版本的TensorFlow： conda create --name tf_gpu tensorflow-gpu 安装过程中显示除了TensorFlow...在LightGBM的PyPI页面中显示，LightGBM依赖C/C++库，比如Windows的Visual Studio（2015或更新版本），Linux的glibc >=2.14。
外部模块是指需要通过pip等工具安装的模块，如numpy、pandas等。...以上是一些Python模块的基本介绍和操作示例。在实际开发中，模块的使用和操作也是非常常见和重要的，熟练掌握这些知识点可以提高代码的复用性和可维护性。...包 在 Python 中，包（Package）是一个有层次结构的文件目录，其中包含了模块（Module）和子包（Subpackage）。...2.包名应该遵循小写字母、单词之间用下划线分隔的命名规范，这样可以提高代码的可读性。 3.在 __init__.py 文件中可以定义包级别的变量和函数，这些变量和函数可以被包中的模块共享。...4.在包的 __init__.py 文件中可以使用 __all__ 变量来指定包的公共接口，只有 __all__ 中列出的模块和变量才会被导入到 from mypackage import * 语句中。
在数据分析中，你会用到很多第三方的包，而conda（包管理器）可以很好的帮助你在计算机上安装和管理这些包，包括安装、卸载和更新包。 3）管理环境 为什么需要管理环境呢？...比如你在A项目中用了 Python 2，而新的项目B老大要求使用Python 3，而同时安装两个Python版本可能会造成许多混乱和错误。...方式二：修改配置文件 目前，在windows系统上使用python安装包安装时，都会自带安装pip软件，此时可以通过下述方式修改pip的配置文件。...1.pip install tensorflow # 最新的稳定发行版本，2.0×后默认是CPU和GPU版本在一起，1....×的GPU版本，我们不涉及，请忽略。 第三个指令：按照对于1.x 版本，tensorflow默认是CPU版本的逻辑。这个确实没问题，安装成功后能用，诚不欺我。虽然能运行成功，但是总是输出一些异常。
GPU显卡必须拥有3.0以上版本的CUDA计算能力，查看 NVIDIA显卡支持列表 了解支持情况。 如果系统中已经安装了以前的相关包，请更新到所指定的版本。...目前提供2种机制： "native"app Anaconda Native的安装（以下简称本地安装）方式会将TensorFlow直接安装在当前的系统中，不会在系统和TensorFlow之间搭建任何的虚拟环境...conda包是第三方社区提供的（非TensorFlow官方），TensorFlow团队从始至终都不会去测试在conda中运行的情况，在使用时需考虑这个风险。...本地安装 首先，需要安装以下版本的python： Python 3.5.x from python.org TensorFlow在windows操作系统中仅仅支持3.5.x版本的python。...sess = tf.Session() print(sess.run(hello)) 如果python输出以下内容，则表明TensorFlow已经安装成功然后就可以写TensorFlow的程序了：
建议安装Anconda3 4.2.0版本，目前新出的python3.6存在部分不兼容问题，所以建议安装历史版本4.2.0 注意：windows10版本下的tensorflow暂时不支持python2.7...在CMD执行以下命令创建python版本为3.6、名字为tensorflow的虚拟环境。...在c盘的Program Files和Program Files(x86)两个文件夹中分别删除NVIDIA Corporation和NVIDIA GPU Computing Toolkit（这个没有的话就随意...版本不匹配，等等 以上的所有报错我都经历过，并且别人的教程都说是CUDA和CUDNN版本不匹配，或者VS2015/2017没有安装 ，的确是这样的，结果我都试了好多个版本都没有解决。...最后发现我的tensorflow是1.1版本的太老了 换成1.4就成功了(2017可能太新不匹配DUDA8.0) 所以解决办法：temsorflow版本+VS2015/2017安装+CUDA版本+CUDNN
这里需要注意，当我们要使用“pip”命令为我们创建的python虚拟环境安装包时，需要使用这里我们配置的“apip”命令，直接使用pip或pip3命令，会把包安装到系统自带的python环境中。...由于作者使用的pip源还没有加入“TensorFlow2.0.0-alpha0”版本，所以这里我们直接到“PyPi”网站下载TensorFlow2.0 Alpha版的安装包。...进入网址：https://pypi.org/project/tensorflow/2.0.0a0/#files，部分安装包如图7所示： 图7 TensorFlow2.0 Alpha版安装包列表...这里我们需要根据实际的Python版本和操作系统环境来下载相应的安装包，这里作者的python版本是python3.6.8，操作系统是64位的Ubuntu16.04。...导入需要的包后，可以先检查一下TensorFlow的版本： print(tf.
这种隔离性使得不同项目之间的依赖关系不会相互干扰，每个项目都可以使用自己独立的Python解释器和第三方库版本。 虚拟环境的作用 隔离性：每个虚拟环境都是独立的，互不影响。...这意味着在一个虚拟环境中安装的Python包不会影响其他虚拟环境或全局Python环境。 可定制性：可以根据项目的需求，为每个虚拟环境选择特定的Python版本和安装所需的第三方包。...在macOS和Linux上，执行source env_name/bin/activate。 激活后，命令行提示符会显示虚拟环境的名称，表明你正在虚拟环境中工作。...安装依赖包：使用pip install 包名命令安装项目所需的库。 运行项目：在虚拟环境中运行你的Python项目。 退出虚拟环境：使用deactivate命令退出当前虚拟环境。...虚拟环境的迁移和打包 打包依赖包：使用pip freeze > requirements.txt命令将当前虚拟环境中的依赖包版本信息导出到requirements.txt文件中。
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