打开anaconda3,在界面左侧点击Environments,再点击下面的Create按钮会出现如下窗口, 给要创建的Python环境命名并选择版本,选好后点击Create即可生成新的Python版本环境,如下图
tensorflow-gpu 的镜像当然运行在 GPU 的母机上了,但是如果容器被调度到没有 GPU 的母机上呢?
机器上总是会有Python2.7的版本和Python3.x的版本,今天接触到一台服务器上面有Python2.7和Python3.4,想在Python3.4下安装一个TensorFlow,但不管怎么装都只能装到Python2.7上,特别头疼,后来发现是因为不论用pip还是pip3,都是指向的Python2.7。
最近人工智能、深度学习、机器学习等词汇很是热闹,所以想进一步学习一下。不一定吃这口饭,但多了解一下没有坏处。接下来将学习到的一些知识点做一下记录。
本文介绍了如何安装和配置TensorFlow以进行深度学习。首先介绍了TensorFlow的安装步骤,然后讨论了在Python中使用TensorFlow进行深度学习所需的依赖库和工具。最后,提供了一些示例和常见问题解决方法。
安装conda 下载地址:https://repo.continuum.io/miniconda/Miniconda2-latest-Linux-x86_64.sh 下载完成后执行: bash Miniconda2-latest-Linux-x86_64.sh 安装地址:xlz/Miniconda 刷新一下配置文件:source /home/xlz/.bashrc #这里是管理员权限吼 创建实验环境:conda create -n stackGan python=2.7 #我们创建一个虚拟2.7环
本文介绍了在Tensorflow中使用protobuf时遇到的报错问题,通过升级protobuf库版本以及使用默认的pool来解决这个问题。同时,文章也介绍了一些可能的原因和解决方法。
如果你有两个项目,一个需要python2.7开发,一个需要python3.5开发,那么virtualenv是一个很好的选择。
本文介绍了如何在CentOS系统上安装TensorFlow。首先介绍了TensorFlow的基本概念,然后提供了详细的安装步骤。最后,通过验证安装来确认是否成功安装。在文章中还提到了一些常见的安装问题以及解决方法。
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
看了pascal_voc.py代码,可以把代码的jpg拼接改成png,这样可以不做上一步.
在使用PyCharm进行tensorflow学习时,发现mac中还有Python2.7的旧版本,并且说明建议使用新版本。
安装 这里使用 Pip 来安装 Tensorflow CPU 版 $ sudo pip install https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.5.0-cp27-none-linux_x86_64.whl 安装完成后运行库中自带的手写识别例子来检查安装是否成功 $ cd /usr/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/models/image/mnist $ python con
官网英文版安装教程:https://www.tensorflow.org/install/install_mac#common_installation_problems
项目github地址:bitcarmanlee easy-algorithm-interview-and-practice 欢迎大家star,留言,一起学习进步
网上看到一种说法是由于tensorflow版本过低的问题,这里我的环境中tensorflow的版本是1.2.1,查看版本号的方法:终端命令查看TensorFlow版本号及路径。这种说法的解决方案当然就是升级tensorflow版本了。由于比较麻烦我没有选择这种方法。
本系列将分为 8 篇 。今天是第一篇 ,工欲善其事必先利其器 ,先简单讲讲当前的主流深度学习框架 TensorFlow 及其安装方法 。
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
是 Python 语言的一个扩展程序库,支持大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。
从CDSW1.1.0开始支持GPU,具体可以参考Fayson之前的文章《如何在CDSW中使用GPU运行深度学习》,从最新的CDSW支持GPU的网站上我们可以查到相应的Nvidia Drive版本,CUDA版本以及TensorFlow版本,如下:
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 下载地址:https://www.tensorflow.org/install/pip?lang=python2 Anconda下Python2.7版本的Te
笔记内容:Ubuntu上安装TensorFlow(python2.7版) 笔记日期:2018-01-31
文章作者:Tyan 博客:noahsnail.com | CSDN | 简书
经过多次安装不同版本的tensorflow 和 keras ,发现问题依旧存在。而且在python环境下使用命令:
我使用的是tensorflow-gpu (1.2.1)和Theano (0.9.0),2个4G显存Nvidia Quadro M2000 GPU。
虽然树莓派的速度不如PC,但是它功耗小、价格便宜,很多同学都用来学习机器学习的相关课程,而且tensorflow官方是支持树莓派,我们可以直接在树莓派上进行学习。
https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda2-5.3.0-Linux-x86_64.sh
Python的IDE有很多,推荐安装Pycharm,安装包也就300M左右。也是jetbrains出品。拥有专业版和社区版。其中专业版是需要收费的,可以在网上搜破解的方法。如果不需要太强大的功能,可以使用社区版,社区版是免费的。
tensorboard --logdir=/tmp/tensorflow/mnist/logs/mnist_with_summaries/
近来这篇文章很火:How to build a robot that “sees” with $100 and TensorFlow (作者是Lukas,CrowdFlower创始人) ,中文译本为《
The code attempts to download the data files from the MNIST web site, and assumes it’s properly downloaded if the file is present locally on your system. You might have a corrupted file, in which case deleting it and retrying might help. Otherwise, try to get the data via your browser directly from:
AI科技评论按:本文原作者Enachan。本文原载于作者的GitHub。译者投稿,雷锋网版权所有。 这个文档说明了如何在 Mac OS X 上安装 TensorFlow。 注意:从 1.2 版本开始,在 Mac OS X 上 TensorFlow 不再支持 GPU。 确定如何安装 TensorFlow 你可以选择一种方式安装 TensorFlow,支持下面的几种选择: virtualenv "本地" pip Docker 从源代码安装,更专业有单独的文档记录 我们建议使用 virtualenv 安装。vi
链接:https://www.jianshu.com/p/6c8e611d73b7
这个文档说明了如何在 Mac OS X 上安装 TensorFlow。(从 1.2 版本开始,在 Mac OS X 上 TensorFlow 不再支持 GPU。) 确定如何安装 TensorFlow 你可以选择一种方式安装 TensorFlow,支持下面的几种选择: virtualenv "本地" pip Docker 从源代码安装,更专业有单独的文档记录 我们建议使用 virtualenv 安装。virtualenv 是一个和其它 Python 项目开发隔离的虚拟 Python 环境,在同一台机器上不
用过一段时间的caffe后,对caffe有两点感受:1、速度确实快; 2、 太不灵活了。
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。
最近在用python做一个文本的情感分析的项目,用到tensorflow,需要用python3的版本,之前因为《机器学习实战》那本书的缘故,用的是python2.7.所以目前的情况是要两个版本共存,之前看到身边有人为了解决这个问题,居然装了两款软件,pycharm用来做python2.7的开发,另一款用来做python3.6的开发,估计一定是不知道python的虚拟环境工具virtualenv.本文就来讲述一下这个工具是怎么用的,同时也讲一下,如何在pycharm中使用virtualenv.
最近在用python做一个文本的情感分析的项目,用到tensorflow,需要用python3的版本,之前因为《机器学习实战》那本书的缘故,用的是python2.7.所以目前的情况是要两个版本共存,之前看到身边有人为了解决这个问题,居然装了两款软件,pycharm用来做python2.7的开发,另一款用来做python3.6的开发,估计一定是不知道python的虚拟环境工具virtualenv.本文就来讲述一下这个工具是怎么用的,同时也讲一下,如何在pycharm中使用virtualenv. 1. v
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。
apt-get update && apt-get dist-upgrade reboot do-release-upgrade
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虽然是mac老司机,但每次装机总会碰到一些小问题需要临时上网搜索一下解决方案,所以留下些文字备忘一下: 研发用的新机最好选择语言用英文版,中文版通常的使用没问题,但很多的地方的翻译都不准确,而且有一些测试不充分的BUG。比如我曾经碰到过配置IP地址,多个IP地址之间应当是用英文分号分割,结果也变成了中文分号,新版本虽然修改了这个BUG,但类似小问题经常还是会有。 Xcode优先安装,后面其它许多的开源软件都依赖Xcode的命令行。 正常情况下,Sierra和High Sierra已经不建议在Reco
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。
Problem & Solution Problem_0 $ conda update conda Traceback (most recent call last): File "/home/hok/anaconda2/bin/conda", line 6, in <module> sys.exit(conda.cli.main()) File "/home/hok/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/conda/cl
1、Mac上安装tensorflow首先需要配置python环境,虽然Mac自带python2.7,但是做开发还是不够的,需要安装更高的版本,我这里安装的是python3.6.4,系统自带的版本最好不要去修改。
随机森林是一种集成学习方法。训练时每个树分类器从样本集里面随机有放回的抽取一部分进行训练。预测时将要分类的样本带入一个个树分类器,然后以少数服从多数的原则,表决出这个样本的最终分类类型。[4]
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。
为了学习使用Faster R-CNN,需要安装OpenCV +Python环境,之前已经在CentOS下安装好了python2.7。yum安装的opencv是2.0版本,安装了opencv-python,但python中import cv2仍会报错,无法满足需要。所以决定用编译方式安装opencv。
PyTorch简介 在2017年1月18日,facebook下的Torch7团队宣布PyTorch开源后就引来了剧烈的反响。PyTorch 是 Torch 在 Python 上的衍生版本。Torch 是一个使用 Lua 语言的神经网络库, Torch 很好用, 但是 Lua 流行度不够, 所以facebook开发团队将 Lua 的 Torch 移植到了更流行的语言 Python 上,推出了PyTorch 。
从今天开始 编辑部将带来机器学习应用区块链系列 由于是第一期,我们想解读一些国外已有的文献和研究。故带来了START-Summit-2017-Blockchain-Machine-Learning-Workshop的演讲稿和示例代码,希望能够给大家带来一些启迪。 介绍 代码的目的是用一个简单的例子来演示如何把区块链技术,智能合约和机器学习结合在一起。 (代码在文末下载) 代码文件 - runTestnet.sh: launches a local development Blockchain fo
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