摘要: 利用Anaconda安装python环境,并安装TensorFlow 网上有很多之类的文章,但是还是会很难安装成功,根据网上的及自己的经验,其间跳坑无数,摔得遍体鳞伤,曾一度怀疑自己廉颇老矣。最终吐血总结出来这篇博文,希望对大家有帮助! 先说下我的电脑是win7,64位系统,支持(tensorflow在windows下只支持python 3.5以上、amd64) 大致步骤 先安装Anaconda(利用Anaconda创建python35的环境) 安装CUDA,CUDNN(GPU运行要用到)
【简述】 关于Window安装TensorFlow- GPU环境的文章网上已经有很多了,但是为什么还要写这篇文章呢,就是被网上的文章给坑了。由于tensorflow-gpu的版本和CDUDA版本,甚至CUDNN版本都有着对应关系,导致在安装TensorFlow- GPU入了很多坑,最后还是通过看错误信息,才顺利安装上的,因此分享这篇文章,避免小伙伴们入坑(大家可以对照我的模式来安装)。 借鉴了两位大神的安装教程之后,综合一下终于安装成功了。 https://www.cnblogs.com/raorao1994/p/8857229.html https://blog.csdn.net/qilixuening/article/details/77503631 先上环境:
目前主流深度学习框架有Tensorflow和pytorch,由于一些原因我只在windows10下安装了以上两个深度学习框架。Tensorflow在16年底就出了在windows下可安装的版本,而pytorch在2018年4月25号也出了可在windows下安装的版本。接下来我将给出最简单的方法来安装深度学习框架。
有很多工具能够帮助开发者在 Linux 和 Mac 上构建深度学习环境(比如 Tensorflow,不幸的是,TensorFlow 无法在 Windows 上轻松安装),但是很少人关注如何在 Win10 设备上有效构建深度学习环境。大多数人关注的是如何让深度学习框架运行在 Win10 设备的 Ubuntu VM 上,这不是最优的解决方案。
大名鼎鼎的 Mask RCNN 一举夺得 ICCV2017 Best Paper,名声大造。Mask RCNN 是何恺明基于以往的 Faster RCNN 架构提出的新的卷积网络,实现高效地检测图中的物体,并同时生成一张高质量的每个个体的分割掩码,即有效地目标的同时完成了高质量的语义分割。
如果在系统中安装使用GPU运行的TensorFlow,需要确保下面介绍的NVIDIA软件已经安装到系统中。
2017/10/26,我的tensorflow是从0.12版本升级到最新版本(1.3)的,基于python3.5的 升级 升级很简单(在这里感谢一下为简化 TensorFlow 安装过程的工程师们),
终于又到周末了,大家周末快乐,我们都知道在数据挖掘里面有个比赛:Kaggle,这两天在玩Kaggle比赛之泰坦尼克号问题,在下面几节将会详细介绍,泰坦尼克号问题思路及Kaggle比赛玩法。我们一起来期待吧! 这个是当前的成绩:
直接查看这条链接即可:win-配置tf-GPU 本人用的conda和tensorflow-GPU版本下载:提取码:98ot 环境:win10+anaconda 注:anaconda安装步骤略,以下步骤默认anaconda已安装。
最近把tensorflow跟pytorch都重新安装了,发现我以前安装的CUDA10.0的版本无法跟tensorflow2.x适配了,于是我又重新卸载安装了CUDA10.1 +cuDNN8.0.x的版本,然后发现我的Win10上又跟以前一样可以运行tensorflow或者pytorch了。下面就说一下我是如何在Windows 10系统下完成这些配置的。首先看一下软件版本信息:
即可查询cpu版本tensorflow目录位置,需要注意的是此处path两侧均为双下划线。
python & cuda & cudnn & 显卡型 & tensorflow 版本如果匹配不好,可能会踩坑。。 本篇文章,讲述了 全套安装过程 与 我所踩过的坑。
网上随便搜一下就会发现关于Tensorflow-gpu的安装文章非常的多,但是写的都比较简略。并且官网的文档写的也比较的简略,并且google 官网上文档对于windows版本的也非常简略。
笔者通过官网、通过conda、通过豆瓣镜像源安装tensorflow在import时都会失败,报“ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块”的错误,最终成功的安装方式如下:
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。
亲测,TensorFlow-gpu1.13.1支持cuda10.0的版本,所以我们可直接选择cuda10.0的版本
前几天,谷歌推出了windows对tensorflow的支持,我参考下面两篇博文来安装了我的tensorflow。
本文首发在CSDN博客:http://blog.csdn.net/xxzhangx/article/details/54379255 前几天,谷歌推出了windows对tensorflow的支持,我参考下面两篇博文来安装了我的tensorflow。 为表示对原作者的尊敬,先列出参考的文章。 参考文献 https://m.aliyun.com/yunqi/articles/68435 http://blog.csdn.net/zhuxiaoyang2000/article/details/5
学习理论之外,自己寻找资源动手实践,在实际做项目中巩固了习得的理论知识,并进一步体会到了日常积累的重要性。
随着深度学习概念火起来,TensorFlow也跟着成为业界流行的深度学习框架。它采用CPU+GPU的并行计算模式,使得神经网络可以有效的并行计算,从以前的三层网络到现在的深层网络,深度学习+tensorflow已经开始深入人心。 笔者也本着投石问路的心态,尝试玩一玩这个高大上的东西。那么先从安装开始吧~ 如果有FQ工具的话,安装是很简单的。 安装Python3.5+ (注意tensorflow只支持3.5以上的版本,2.7是安装不了的) 我这里下载的是3.5.2,注意要找到对应版本的python才可
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:
这几天一直在折腾faceswap,安装过程中发现各种神奇的bug。首先第一个就是github无法正常访问的问题,clone代码的时候各种提示服务器连接超时。可以修改hosts文件添加以下内容:
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。
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引言: Tensorflow大名鼎鼎,这里不再赘述其为何物。这里讲描述在安装python包的时候碰到的“No matching distribution found for tensorflow”,其原因以及如何解决。
此篇讲解如果通过VNC实现win10电脑操控(ubuntu)linux电脑,只需一个键盘一个鼠标就可以操控两个电脑,实现高效率工作。
本文作者接触深度学习2个月后,开始进行目标检测实践。 本文作者的专题《目标检测》链接:https://www.jianshu.com/c/fd1d6f784c1f 此专题的宗旨是让基础较为薄弱的新手能够顺利实现目标检测,专题内容偏向于掌握技能,学会工具的使用。 本文作者尚未具备清楚讲述目标检测原理的能力,学习原理请自行另找文章。
本篇记录了本人解决xilinx下载器驱动安装问题(装驱动提示错误如下图)。主要过程就是更新到win10,再重装驱动即可,最后测试在Vivado2015.3中可以成功下载调试。
1.1Windows下anaconda安装(针对win10、win11 64位版本)
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
坊间有传MacOs系统不适合机器(ml)学习和深度(dl)学习,这是板上钉钉的刻板印象,就好像有人说女生不适合编程一样的离谱。现而今,无论是Pytorch框架的MPS模式,还是最新的Tensorflow2框架,都已经可以在M1/M2芯片的Mac系统中毫无桎梏地使用GPU显卡设备,本次我们来分享如何在苹果MacOS系统上安装和配置Tensorflow2框架(CPU/GPU)。
看到标题,可能很多人会不太可能实现,因为 PyTorch 官网和 TensorFlow 官网最新版本的框架对 GPU 版本的 CUDA 版本的要求不一样,即使使用 Python 虚拟环境也是不可能把不同版本的 CUDA 做隔离,因为 CUDA 和 Python 虚拟环境没有一点关系!即使如此,我们还是可以把两个框架的 GPU 版本都装上,只不过不能安装两个框架的最新版本!
此文为交流群「TensorFlow群」呵呵哒贡献,自己在win10中安装时踩过的坑,希望还被这些问题困扰的小伙伴,看完此文后能豁然开朗,同时没有安装过的以后可能会用到的小伙伴,可以收藏下,以备后用。
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。
随后在cmd处通过import tensorflow,查看本机的CUDA以及cuDNN的适机版本:
原文链接:https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/9747019.html
其实TensorFlow有一个别人提供的服务器在用着,不过最近访问不了了,估计给收回去了吧。另外自己的MacBook Pro也其实有TensorFlow,但是这个MacBook Pro是二手的,3000块钱收的,而这个本子在前任主人那里也得呆了2年左右了,虽然不长但也有点小卡,尤其是硬盘容量实在是……随便放点东西就基本满了,像我除了写代码还有一些多媒体制作的小事会有,这玩意一两个就占硬盘好几个G……于是,综上原因,因为要学习深度学习,对硬件有一定的要求,因此就萌生了配一台PC主机的想法了。
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
https://github.com/DrDonk/unlocker https://github.com/paolo-projects/unlocker 我使用这个地址的Unlocker3.0.3版本 https://github.com/BDisp/unlocker
写这篇文章的主要目的是为了总结这一个多月对tensorflow应用到c++语言上面走过的路。因为身边的人都少有使用c++实现tensorflow的使用,都是自己一点坑一点坑踩过来。所以想总结一番,也分享给大家一起探讨。第一次写,写的不好的地方请大家多多指正。我是在Github下载tensorflow源码,编译可以供vs2015使用的tensorflow库,然后将我们项目training得到的.ckpt文件固定成.pb文件,经过c++调用,跑出了想要做到的效果。这里介绍的是如何编译供c++使用的tensorflow库,并且是GPU版本。
在深度学习大热的情况下很自然地考虑要用一些类似的工具来做一些有意思的事情,一个常用的工具就是TensorFlow,TensorFlow是一个采用数据流图(data flow graphs),用于数值计算的开源软件库,也就是说它是一个库,提供API供你使用,来用特殊的数据流图的方式转换你的算法计算,从而得出结果的工具。
1.在虚拟环境里安装pyinstaller pip install pyinstaller
今天我们来说一下,如何使用自己训练出来的Mask_RCNN模型,或是官方自己的模型权重来进行预测:
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
安装Ubuntu 20.04 安装NVIDIA 驱动 配置Pytouch 和tensorflow环境
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
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。
背景 在Windows上使用GPU进行深度学习一直都不是主流,我们一般都首选Linux作为深度学习操作系统。但很多朋友如果只是想要了解深度学习,似乎没有必要专门装双系统或者改用Linux。现实生活中,很多使用学校或者公司电脑的朋友也没有操作权限改换系统。那么到底是否可以在Windows系统上设置深度学习框架,开发深度学习模型呢? 好消息是越来越多的深度学习框架开始支持Windows,这使得在Windows上使用GPU加速学习过程也变成了可能。很多朋友虽然没有一块很强劲的显卡,但也可以以较低的代价来了解在
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