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
全网最详细 | Windows 安装 TensorFlow2.0 GPU 详细教程
http://blog.csdn.net/u011239443/article/details/79075392 创建一个计算图而不是直接执行计算的主要好处是什么?主要的缺点是什么? 答:主要好处:
如果你在使用Python开发时遇到了类似的错误消息,例如OSError: [WinError 126] 找不到指定的模块/Could not find 'cudart64_90.dll',那么你可能是在尝试使用CUDA相关的功能,但缺少了相应的CUDA运行时库文件。
在使用Python时,有时可能遇到ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块错误。这个错误通常是由于无法找到依赖的动态链接库(DLL)文件引起的。本篇文章将介绍一些解决这个问题的方法。
Tensorflow 2.0版本中已经移除了Session这一模块,改换运行代码 tf.compat.v1.Session()
原文链接:https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/9747019.html
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。
之前 写过一篇在 ubuntu 下安装 TensorFlow 的教程,那个时候 TensorFlow 官方还不支持 Windows 系统,虽然可以通过其他方法安装,但是终究不是原生的,而且安装过程繁琐易错。好消息是,Google官方在11月29号的开发者博客中宣布新的版本(0.12)将增加对Windows的支持,我11月30号知道的,立马就安装试了试,安装过程非常简单,不过也有一些需要手动调整。
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
函数能提高应用的模块性,和代码的重复利用率Python提供了许多内建函数,比如print()。但也可以自己创建函数,这被叫做用户自定义函数。
2:运行下载好的Anaconda,执行命令:bash XXXXXXXXX(就是Anaconda文件的名字)
问题描述:为了把之前的CPU版本的tensorflow卸载,换成GPU版本的tensorflow,经历了一番折腾。
版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/qq_25737169/article/details/77856961
安装tensorflow时安装了好几次才成功,装着装着就断了,目前还没搞清楚原因, 不过最终还是成功了,这个方法是可行的 ,另外一台机子win7系统一次pip就成功了
特殊情况需要人工更新,可以变量赋值语句assign()来实现 还可以assign_add(),assign_sub()方法来实现变量的加法和减法值更新
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。
tensorboard --logdir=/tmp/tensorflow/mnist/logs/mnist_with_summaries/
熟悉TensorFlow的人都知道,tf在Github上的主页是: https://github.com/tensorflow , 然后这个主页下又有两个比较重要的repo(看star数就知道了),分别是TensorFlow的源代码repo:tensorflow/tensorflow,还有一个tensorflow/models。 后者tensorflow/models是Google官方用TensorFlow做的各种各样的模型,相当于示例代码,比如用于图像分类的Slim,深度文字OCR,以及用于NLP任务
在tensorflow的学习中,想使用tensorflow-gpu版的学习,充分利用计算机。但是跟网上很多博主的方法安装gpu,cuda是安装成功了,但是却一直报以下一个错误。
记录一下安装win10+GeForce GTX1060+CUDA 9.0+cuDNN7.3+tensorflow-gpu 1.12.0+python3.5.5
说明:如果只是为了入门学习TensorFlow框架,个人觉得,没必要上来就整GPU版本(主要是那个太复杂,安装真让人劝退 ),所以本文记录的是直接在pycharm里安装tensorflow,并运行demo。
TensorFlow Object Detection API支持TensorFlow2.x版本已经有一段时间了,这里对安装配置步骤做详细说明。
翻译 | AI科技大本营(rgznai100) 参与 | reason_W 本文作者Dominic Monn,是NVIDIA机器学习工程师。在本文中,作者讲述了自己在深度学习过程中使用PyTorch和TensorFlow的一些实际体会,他从安装、使用、文档、社区和工具五个角度,比较了PyTorch和TensorFlow的优点和不足。 作者此前一直是TensorFlow用户,不过出于工作考虑,加入NVIDIA时,决定改用PyTorch,也就有了对比PyTorch和TensorFlow这篇文章。 PyTorch
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
翻译 | AI科技大本营(rgznai100) 参与 | reason_W 本文作者Dominic Monn,是NVIDIA机器学习工程师。在本文中,作者讲述了自己在深度学习过程中使用PyTorch和TensorFlow的一些实际体会,他从安装、使用、文档、社区和工具五个角度,比较了PyTorch和TensorFlow的优点和不足。 作者此前一直是TensorFlow用户,不过出于工作考虑,加入NVIDIA时,决定改用PyTorch,也就有了对比PyTorch和TensorFlow这篇文章。 PyTor
本人是一个将要大学毕业的学生,目前就职在中世康恺的AI研发部门,中世康恺是一家服务于医学影像信息化的新型互联网公司,该公司以数字医疗影像为核心, 打造“云+集团+中心”模式。
Keras的.h5模型转成tensorflow的.pb格式模型,方便后期的前端部署。直接上代码
配置:win7 + cuda8.0+vs2015+cudnn6.0+python3.5+tensorflow1.4+pycharm
导言:将安装Tensorflow遇到的问题及解决方法记录于此,一来以后可以随时查阅,二来供碰到类似问题的朋友参考。
在TensorFlow的许多功能和工具中,隐藏着一个名为TensorFlow对象探测API(TensorFlow Object Detection API)的组件。正如它的名字所表达的,这个库的目的是训练一个神经网络,它能够识别一个框架中的物体。这个库的用例和可能性几乎是无限的。它可以通过训练来检测一张图像上的猫、汽车、浣熊等等对象。本文将用它来实现皮卡丘的检测。 TensorFlow对象检测API:https://github.com/tensorflow/models/tree/master/resea
本文介绍了如何通过修改配置文件来在Windows操作系统上使用GPU进行训练深度学习模型。首先介绍了TensorFlow版本更新以及CUDA版本的更新,然后说明了如何安装cuDNN库,并提供了在TensorFlow中添加GPU支持的方法。最后,介绍了如何升级cuDNN版本以匹配TensorFlow版本。
当我们在linux系统引用动态库时,经常会遇到一个问题,加入我们需要的动态库没有在系统的默认目录下,我们编译时使用-L指定了动态库的路径,编译时没有问题,但是执行调用该动态库的可执行文件时,却提示找不到动态库。下面我将以一个简单的例子来,复现这个问题和解决这个问题的办法。
函数是组织好的,可重复使用的,用来实现单一,或相关联功能的代码段。函数能提高应用的模块性,和代码的重复利用率。
一年一度的1024又来了,1024最初源自于一个论坛,他的回帖机制是,新用户发过帖之后,过1024秒之后才能再发一帖。
对于人类的语音识别,目前有很多不同的项目和服务,像Pocketsphinx,谷歌的语音API,以及其他等等。这样的应用程序和服务能够以一种很不错的质量识别语音然后转换成文本,但没有一个能够对麦克风所捕
最近打算开始研究一下机器学习,今天在windows上装tensorflow花了点功夫,其实前面的步骤不难,只要依次装好python3.5,numpy,tensorflow就行了,有一点要注意的是目前只有python3.5能装tensorflow,最新版的python3.6都不行。
解决方法:降低tensorflow版本,版本太高。在terminal复制粘贴以下命令:
实验室服务器上装载的cuda版本是最新的9.1,和从官网下载下来的TensorFlow不匹配,因为官方的是通过cuda9.0进行编译的。因此,这篇文章讨论关于Tensorflow源码安装的一些心得和过程,讨论安装Tensorflow版本兼容问题和cuda版本选择问题,最终实现在ubuntu16.04下通过源码安装TensorFlow-1.7.0,可以在cuda-9.1-cudnn7.1.2环境下正常工作。
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。
1.在虚拟环境里安装pyinstaller pip install pyinstaller
刚开始pip的最新版本的keras,找不到keras.models、 keras.layers
最近学校给了一个服务器账号用来训练神经网络使用,服务器本身配置是十路titan V,然后在上面装了tensorflow2.2,对应的python版本是3.6.2,装好之后用tf.test.is_gpu_available()查看是否能调用gpu,结果返回结果是false,具体如下:
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:
本文的目的是分享在TX1上安装Tensorflow Serving时遇到的主要问题,避免重复踩坑。
翻译 | AI科技大本营(rgznai100) 参与 | shawn 过去两年中,我曾经多次折服于机器学习的魅力。但每当我决定尝试新事物时,经常会不得不重新学习某些概念和课程,其实大部分学习就是这样一个过程。在学习机器学习这个复杂领域的过程中,我总结了一些有用的概念、定义、资源和工具。 我将这些内容整理成一个终极总结,希望它可以帮到在机器学习之路上乐在其中(艰难前行)的朋友们。 索引 怎样学习机器学习效果最好 什么是机器学习(ML)? 常见机器学习算法 监督学习的线性回归 深度学习 TensorFlo
在 Linux 上使用 pip 安装 tensorflow 的时候,提示找不到匹配的包 $ pip install tensorflow Downloading/unpacking tensorflow Could not find any downloads that satisfy the requirement tensorflow Cleaning up... No distributions at all found for tensorflow Storing complete log in
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