不得不说,想要为深度学习提前打好框架确实需要花费一番功夫.本文主要记录了Win10下,Cuda9.0.Cudnn7.3.1.Tensorflow-gpu1.13.1.python3.6.8.Keras的安装过程. 主机的主要配置为CPU:i9-9900K.GPU:RTX-2080Ti 因为版本在不断更新迭代的缘故,所以各个版本的对应问题是一个巨大的坑,经常性的会在一个版本tensorflow装好后,却出现无法对应使用的情况,所以建议根据自己电脑现在目前已经装好的版本来确定接下来要安装的其他框架的…

准备: 系统环境: windows10 + Anaconda3 + Pycharm (1)环境配置: 打开Anaconda Prompt,输入清华仓库镜像,这样更新会快一些: 输入: conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --set show_channel_urls yes 同样在 Anaconda Prompt 中利用Anaconda创…

开发环境 Windows 10 x64 Apache 2.4 x64 Python 2.7.11 x64 Django 1.9.6+ 下载和安装mod_wsgi 到 http://download.csdn.net/download/copter/9192361 下载mod_wsgi.so 由于没有Python3.5的mod_wsgi.so,所以就用了Python2.7的. 选择对应的mod_wsgi.so,拷贝到Apache24\modules下. 修改apache2.4的http.conf文…

最近自己搭个系统,发现Mezzanine很快,先搞个python 2.7, pip. 然后两个方法: 1. $ pip install mezzanine 2. Git下载,解压 后进入目录,创建项目: # 创建项目 $ mezzanine-project testing # 进入项目目录 $ cd testing # 初始化数据库 $ python manage.py createdb # 启动项目 $ python manage.py runserver # 或者指定url启动 $ pyth…

1.安装anaconda 安装最新版:https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-5.3.0-Windows-x86_64.exe 加入环境变量: path加anaconda安装目录 path加anaconda安装目录/scripts 2.通过conda安装TensorFlow conda install https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.5.0-cp27-…

环境win10家庭版64位 + python 3.5 + Django 1.8.2 1.创建virtualenv目录 开始/运行/cmd回车,进入cmd窗口,到自己指定的目录下创建virtualenv目录D:\python\django_project>mkdir mysiteD:\python\django_project>cd mysite 2.安装virtualenv 这里使用pip进行安装 D:\python\django_project\mysite>pip install v…

下载mysql 可以自行去百度 或者 https://dev.mysql.com/downloads/mysql/5.7.html#downloads 解压mysql-5.7.26-winx64.zip,解压在 F:\Program Files\mysql-5.7.26-winx64\bin 刚解压完是没有data文件夹和my.ini文件的 在F:\Program Files\mysql-5.7.26-winx64目录下新建my.ini 文件,设置代码如下: [mysql]# 设置mysql客户…

原文链接:https://blog.csdn.net/linghugoolge/article/details/86608897 一.下载地址https://github.com/MicrosoftArchive/redis/releases 二.两种安装方式1.MSI安装1.1 MSI是什么MSI文件是Windows Installer的数据包,它实际上是一个数据库,包含安装一种产品所需要的信息和在很多安装情形下安装(和卸载)程序所需的指令和数据. 1.2 下载安装 顺序安装,注意添加到系统路…

一.TensorFlow 设备分配 1.设备分配规则 If a TensorFlow operation has both CPU and GPU implementations, the GPU devices will be given priority when the operation is assigned to a device. 2.手动指定设备分配 如果你不想让系统自动为 operation 分配设备, 而是自己手动指定, 可以用 with tf.device 创建一个设备环境…

之前摸爬滚打总是各种坑,今天参考这篇文章终于解决了,甚是鸡冻\(≧▽≦)/,电脑不知道怎么的,安装不了16.04,就安装15.10再升级到16.04 requirements: Ubuntu 16.04 python 2.7 Flask tensorflow GPU 版本 安装nvidia driver 经过不断踩坑的安装,终于google到了靠谱的方法,首先检查你的NVIDIA VGA card model sudo lshw -numeric -C display 可以看到你的显卡信息,比如…