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。
在安装tensorflow完成后，import tensorflow as tf出现问题，问题如下：
每一种语言的开发环境都是包含了运行环境和开源包两个核心内容。比如Java，JDK是运行环境，而开发导入需要用到的各种第三方工具都是以开源包的形式导入的。再比如Python, python 3.6/ python 2.7是它的运行环境，而pynum,pandas这些数据处理工具就是也是开源包。 通常情况下，我们都是使用IDE在项目中统一管理运行环境和开源包。比如开发JavaWeb项目我们使用Myeclipse或者IntelliJ IDEA来管理项目的Java版本以及开源包。不过，当需要在同一机器上安装不同版本的软件包及其依赖，并能够在不同环境之间切换时，这样的管理方式就带来了很多不便。Conda的出现能够很好的解决这样的问题。Conda是一个开源的包和环境管理器，可以用于在同一机器上安装不同版本的软件及其依赖，并能够在不同的环境之间切换。
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
2：运行下载好的Anaconda，执行命令：bash XXXXXXXXX（就是Anaconda文件的名字）
由于历史原因，python长期存在两个版本，python 2和python 3，而且存在兼容问题。虽然经过开发者不断的努力，普遍转向Python 3，但Python 2仍然像打不死的小强，顽强的存在着。比如大多数Linux发行版本，python 2依然是默认版本。再加上python社区非常活跃，各种python库也在不停的向前发展，不同版本python库之间不兼容的情况一直存在。有时开发者也很尴尬，比如发布了一个项目到github，会有读者过来问，为什么代码在我这儿出错？
Anaconda 是一个免费开源的Python和R语言的发行版本，简化了包管理和部署，而且支持多个Python环境的隔离。强烈安利，下载地址为Anaconda[1]。推荐下载Python3.7 版本，毕竟Python2 20年就不再维护了哈。安装教程参见Anaconda安装教程[2]。
【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。
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。按道理来讲是不会出现模块找不到的情况的。 最后仔细分析了整个代码的目录结构，才发现了问题。
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
原文链接：https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/9747019.html
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。
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：
因为之前公司服务器的硬盘出现损坏，导致服务器不能使用，也把我的Jupyter Notebook里的东西全部销毁了。之前那些代码和数据都找不回来了，郁闷了几天。因为自己平时都会做一些技术研究，写写一些demo，为了方便，公司和家里的电脑，都尽量共用一个环境。特别是Python这个，那些库的版本，感觉很乱，没有统一好，而且版本之间的差异性还是比较大。最近想起，PyCharm是可以支持配置远程python环境，也就是远程解释器。以前自己都想配置的，在网上搜了一下，看了一些博客，感觉好麻烦，最后就放弃了。
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：
假如你叫小明.py，在朋友眼中，你是小明(__name__ == '小明')；在你自己眼中，你是你自己(__name__ == '__main__')。
不管哪种情况，我们都推荐使用Anaconda作为Python的环境，因为可以避免大量的兼容性问题。
首先，我的服务器分配的IP是10.0.3.153，端口是9380至9389，服务器的域名为ras.sysu.edu.cn
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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！
知乎上有人问，conda、anaconda、pip、torch、pytorch、tensorflow到底是什么东西？
【一】tensorflow安装、常用python镜像源、tensorflow 深度学习强化学习教学
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：
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/175289.html原文链接：https://javaforall.cn
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
本文介绍了如何配置Windows系统以支持TensorFlow 1.4，包括安装Python 3.5或更高版本、CUDA 8.0或更高版本、cuDNN 7.6或更高版本，以及TensorFlow 1.4。安装完成后，可以测试是否成功安装并运行TensorFlow。
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。
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。
#Windows安装tensorflow错误原因查询、卸载tensorflow与重新安装
问题描述：Pycharm需要导入tensorflow库，但现在的python版本为3.8,不支持导入。于是想办法在Anaconda新建python3.6环境，之后再用于Pycharm开发。
📷 许多软件都会使用一些库和独立维护的软件包。对于开发者而言，这是一件好事，因为这种做法有利于代码复用，而且他们 可专注于创建新的功能，而无需重复造轮。然而，这种做法也会付出一定的代价。如果某个程序的
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。
https://jingyan.baidu.com/article/e73e26c01dd0c964acb6a725.html
笔者之前在学习TensorFlow，也在自己的笔记本上完成了安装，在PyCharm中进行学习。但是最近为了使用python的科学计算环境，我把之前的环境卸载了，并用Anaconda重新安装了TensorFlow，由于自己的笔记本已经很旧了，显卡不行，所以这里介绍一下cpu版本的安装方法和自己遇到的一些坑，截图甚多。
1.在虚拟环境里安装pyinstaller pip install pyinstaller
Tensorflow 2.x 关于 MKL 验证的方法移到了其他 Module 下，所以原来检验的方法换掉了。按照 Intel 官网的提示 Tensorflow 1.x 的检验语法是 python -c"import tensorflow; print(tensorflow.pywrap_tensorflow.IsMklEnabled())"，这在 Tensorflow 2.x 里会报错，需要改成 python -c "from tensorflow.python.framework import test_util;print(test_util.IsMklEnabled())"。前后两种方法的日志如下。
在训练并保存模型时遇到的错误，解决方法是在ckpt目录前面加个点就可以解决，如下图：
前言： 对于深度学习来说，各种框架torch,caffe,keras,mxnet,tensorflow,pandapanda环境要求各一，如果我们在一台服务器上部署了较多的这样的框架，那么各种莫名的冲突 会一直伴随着你，吃过很多次亏之后，慢慢的接触了Anaconda，真的是很爽的一个功能，来管理环境配置。我们进行tensorflow安装的时候，还是使用Anaconda，鉴于国内墙太高 ，我们使用了Tsinghua的镜像文件，清华大学的Anaconda介绍地址见：https://mirror.tun
进入设置选择解释器，我用的是conda装的tensorflow，操作步骤见下图，用于所有项目，选择完毕后点击应用即可。
众所周知Python常用的版本有2.x和3.x，常常会引起版本问题。由于我在Linux系统中已经安装有Python3.x和对应的TensorFlow，现在遇到需要跑在Python2.x下的TensorFlow工程时，就很麻烦，因此可以用Anaconda来建立一个独立的小环境来另外安装Python2.x及其对应的TensorFlow来跑这个工程。
在上一个专栏【TF2.0深度学习实战——图像分类】中，我分享了各种经典的深度神经网络的搭建和训练过程，比如有：LeNet-5、AlexNet、VGG系列、GoogLeNet、ResNet、DenseNet等。收到了粉丝们的很多好评，表示代码非常详细，理论部分也讲解到位。在这里先感谢你们的持续关注和支持~
配置深度学习主机与环境（TensorFlow+1080Ti）： 01 概念介绍 Anaconda Anaconda（https://www.continuum.io/why-anaconda）是一个用于科学计算的Python发行版，支持 Linux, Mac, Windows系统，提供了包管理与环境管理的功能，可以很方便地解决多版本python并存、切换以及各种第三方包安装问题。Anaconda利用工具/命令conda来进行package和environment的管理，并且已经包含了Python和相关的
Pycharm的安装 pycharm的下载地址： 网上很多的下载说明，这里就不再赘述，下载最新版即可。 Anaconda anconda下载地址 登录官网下载最新版即可，完成安装。
一个类，初始化器，它生成具有常量值的张量。由新张量的期望shape后面的参数value指定。参数value可以是常量值，也可以是类型为dtype的值列表。如果value是一个列表，那么列表的长度必须小于或等于由张量的期望形状所暗示的元素的数量。如果值中的元素总数小于张量形状所需的元素数，则值中的最后一个元素将用于填充剩余的元素。如果值中元素的总数大于张量形状所需元素的总数，初始化器将产生一个ValueError。
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。
什么是Anaconda anaconda指的是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。它是一个用python开发机器学习的必备工具。 什么是tensorflow 大名鼎鼎，相信不知道tensorflow的人应该不是很多，目前github上最火的项目之一。 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，TensorF
正确安装并配置好pycharm+tensorflow环境之后，可能在pycharm中导入tensorflow会有以下问题：
深度学习(Deep Learning)第一坑就是机器学习平台的选取和开发环境的安装，以下是重装两次系统后的安装经验。
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