原文出处：http://www.cnblogs.com/jacklu/p/6377820.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。
这篇文章主要介绍了Python安装whl文件过程图解,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
Linux离线编译编译Python需要gcc编译器编译，如果没有安装直接编译会出现以下错误
据说，网上有人安装了 7 个月才在树莓派上把 OpenCv 安装成功，然后我就想挑战以下，能不能在七分钟内搞定。
执行 python-2.7.12.amd64.msi文件，不需要修改安装路径，默认为C:/Python27即可
此环境搭建是OpenCV的python（一下简称py）开发环境搭建，建立在py3的环境和语法上实现的。 windows系统搭建 系统环境：windows 10 + python 3.6 + OpenCV 3.4.1 一、安装python python的安装之前在python自学笔记的项目中描述了，在这不做重复说明，有需要的朋友，点击查看：python环境安装 二、安装numpy模块 根据上文提示，现在我们已经正确安装了python和pip（安装和管理python包的工具），在正式安装OpenCV之前，
安装whl包：pip install wheel -> pip install **.whl
分布式软总线是多种终端设备的统一基座，为设备之间的互联互通提供了统一的分布式通信能力，能够快速发现并连接设备，高效地分发任务和传输数据。分布式软总线示意图见。
安装好之后，可以使用命令conda，可以使用一系列命令参数，conda --help 或 conda -h 、 conda --version 或 conda -V
但在开始之前，先来看看一个最简单的使用 TensorFlow Python API 的示例代码，这样你就会对我们接下来要做的事情有所了解。
将此whl文件下载成功后，放置于目录：D:\python\python3.6.2\Scripts下【这个是我本地python安装目录，大家在实际操作过程中，替换为自己本地python的安装目录即可】
将此whl文件下载成功后，放置于目录：D:\python\python3.6.2\Scripts下
在学习和使用Python开发过程中，经常需要安装各种依赖包，对于很多新手而言，如果可以通过pip来安装，还是比较容易的，一旦pip无法安装时，会导致一堆懵逼的姿势出来。
TensorFlow简介 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，TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程。TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统。 TensorFlow可被用于语音识别或图像识别等多项机器深度学习领域，对2011年开发的深度学习基础架构DistBelief进行了各方面的改进，它可在
但是其实这样比较容易断或者出现runtimeout的error。解决办法：使用pip先进行源的查找，在开始下载后停掉，然后找到屏幕上打印出来的链接，手动下载whl 然后手动安装。
网上关于python的交叉编译的文章很多，但是关于python第三库的交叉编译的文章就比较少了，而且很多标题是第三方库的交叉编译，但是实际上用到的都是不需要交叉编译就能用的库，可参考性不强，最近关于python及其第三方库的交叉编译也踩了不少坑，记录一下！
最近在看python3 ，有很多功能需要安装第三方库 不同的操作系统安装方法经常出现错误， 于是自己慢慢研究了不同操作系统的安装办法 用psutil模块做个例子吧 psutil是一个跨平台库，能够轻 松实现获取系统运行的进程和系统利用率（包括CPU、内存、磁盘、网 络等）信息。它主要应用于系统监控，分析和限制系统资源及进程的管 理。它实现了同等命令行工具提供的功能，如ps、top、lsof、netstat、 ifconfig、who、df、kill、free、nice、ionice、iostat、iotop、uptime、 pidof、tty、taskset、pmap等。目前支持32位和64位的Linux、 Windows、OS X、FreeBSD和Sun Solaris等操作系统。 我自己有两条笔记本，一台苹果，一台Thinkpad。 在MacBook上，采用源码安装方式。 在https://pypi.python.org/pypi 上下载psutil-5.4.2.tar.gz tar -zxvf psutil-5.4.2.tar.gz cd psutil-5.4.2 python3 setup.py install 完成安装。 在Linux虚拟机上，也可采用源码安装方式。
获取Anaconda3-4.3.1-Linux-x86_64.sh、netCDF4-1.2.7-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl、opencv_python-3.2.0.7-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl
text-generation-webui 是一个基于Gradio的LLM Web UI开源项目，可以利用其快速搭建各种文本生成的大模型环境。
这个GitHub上可以下载到tensorflow2.x：https://github.com/lhelontra/tensorflow-on-arm/releases 我就拿我下载的举例子吧：我下载的是这个版本的：tensorflow-2.0.0-cp37-none-linux_armv7l.whl 1、把下载的这个tensorflow-2.0.0-cp37-none-linux_armv7l.whl文件放进树莓派里边，cd到你拖进的那一目录下(我是拖到Desktop，所以是：cd Desktop)，命令行输入：sudo pip3 install tensorflow-2.0.0-cp37-none-linux_armv7l.whl （注意：一定要cd进到这个目录才行！否则报错） 2、然后就会自动安装，安装过程中还需下载其他模块，会自动在国外源下载，就算你换源了还是会启动外国源下载，就有可能会中断导致下载不了。我是下载这3个模块下载不了：
在写之前必须要说明一下，为什么查了网上那么多博文，都在说安装 Mayavi 工具包的事，统计下来不同的也就那么几篇，而且安装过程遇到的问题都写得很少。真的是何必呢，相同的文章和未经实践的操作就别复制粘贴了，搜索的人也很苦恼啊。
PyPI(Python Package Index)是python官方的第三方库的仓库，所有人都可以下载第三方库或上传自己开发的库到PyPI。官方推荐使用pip包管理器来下载第三方库。
这种情况下，我们就不能使用cmd或pycharm进行安装了（若继续使用，则可以使用国内镜像进行加速安装，但是python中的一些高级库，国内镜像的文件是不全的，下载容易出问题！）
pytest-ordering (0.6) pytest-rerunfailures (10.3)
在 windows 系统下，只需要输入命令 pip install requests ，即可安装。
Protocol Buffer是谷歌开发的处理结构化数据的工具，类似于XML和JSON这两种比较常用的结构化数据处理工具。但是Protocal Buffer格式的数据和XML或者JSON又有很大的区别：首先，使用Protocol Buffer时需要先定义数据格式schema（Protocol Buffer的具体编码方式），其序列化后得到的数据不是可读字符串，而是二进制流；其次，Protocol Buffer格式的数据不需要任何其他信息就能还原序列化之后的数据。Protcol Buffer序列化出来的数据要比XML格式的数据笑3到10倍，解析时间要快20到100倍。
人工智能突然火了起来，至今已经有无数的智能化产品别大家认识及使用。比如：之前的李世石与AlphaGo大战、无人驾驶、无人超市，以及现在的无人酒店（阿里）、智慧小区，乃至于现在的仿人机器人等产品，都在不断实现科幻片中我们觉得不可能的技术，现在都在一一实现。
简介： Anaconda，中文大蟒蛇，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。
先进入这个链接，检查下pytorch版本对不对： https://pytorch-geometric.com/whl/ 📷 pytorch官网： Start Locally | PyTorch 由于我装的1.13.0太新了，所以降级装了1.12.1。 # conda create -n py39 python=3.9 # conda activate py39 pip3 install torch==1.21.1 torchvision==0.13.1 torchaudio==0.12.1 然后根据有没有G
file –> Settings –> Project: (你已经建立好的工程名字) –> Project Interpreter(工程解释器):点击后如图所示
1、 首先先安装Ubuntu17.10 过程略 只是建议在这个部分为了实践方便，请安装Desktop版本。 2、 安装与配置Python、Pip 这种情况属于python3版本已经安装，安装的是3.6
G2P（Grapheme-to-Phoneme），英文意思是字素到音素，使用循环神经网络(recurrent neural network,RNN) 和LSTM( long short-termmemory units)，来实现从英文单词到音素的转化。LSTM序列到序列模型(LSTM sequence-to-sequencemodel)已经被成功地应用到许多项目中，这些应用包括机器翻译，字素转因素等等。
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1） 下载python安装包，运行安装； 2） 安装完成后，在windows环境变量系统变量Path中增加：python.exe所在目录（如：C:\Python），其下Scripts目录（如：C:\Python\Scripts）。
本文介绍win7和win10系统下通过Anaconda配置基于python语言的机器视觉编程环境（博主测试了两个系统下的安装基本相同），主要内容包括：
使用pip来管理python包 2015/12/8 一、安装pip 【Linux】 yum install python-pip 【Win】 安装python时，默认已经安装pip 二、使用pip安装包 【Linux】 [root@tvm-test ~]# pip install Django==1.6.0 Collecting Django==1.6.0 /usr/lib/python2.6/site-packages/pip/_vendor/requests/packa
Python的优势不仅仅在于优雅的语言、简洁的语法，强大的第三方库是其能够用于各个领域的最重要杀手锏之一，如在数据科学领域的numpy、scipy、pandas、scikit-learn、jupyte
离线的情况下 windows PyYaml资源 可以下载.whl 文件 然后pip安装即可
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
前段时间，微软开源了认知服务的工具箱，直到近期才有时间进行测试。 看了文档，这个CNTK工具包还是非常厉害的，可以支持语音识别，图像分类，机器翻译等多种任务。里面也集成了多种深度学习的模型。such as deep neural networks (DNNs), convolutional neural networks (CNNs), recurrent neural networks (RNNs), long short term memory (LSTM), logistic regression,
我们用python在本地电脑上开发完成一个python自动化项目用例，或者开发完成一个django项目。 需要部署到另外一台电脑或者服务器上的时候，需要导入python相关的依赖包，可以用freeze一键生成requirements.txt文件
非虚拟化环境。分个100G的分区安装Ubuntu，可以与win共存！想用哪个系统就重启切换！慢慢看，中间涉及git、pip安装慢的可以装个“开发者边车”解决
本人使用的是win10系统，anaconda版本为4.7.12，python版本为3.7.4
安装 pip 下载 地址 https://pypi.python.org/pypi/pip 下载 tar.gz 打开cmd，把路径切换到解压后的文件夹 python -m python set
tesserocr 是 python 的一个 OCR 库，它是对 tesseract 做的一层 Python API 封装，所以他的核心是tesseract。
我笔记本安装的时候提示我mysql_config not found，我这边一直没有安装上去，查看了配置文件是有的，只是没有设定软连接，设置一下，然后再次执行pip install mysqlclient即可。
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