1.Tensorflow的简介 就是一个科学计算的库,用于数据流图(张量流,可以理解成一个N维得数组). Tensorflow支持CPU和GPU,内部实现了对于各种目标函数求导的方式. 2.Tensorflow的安装(python3.5以上) # pip install tensorflow==1.4.0   安装cpu版本 # pip install tensorflow-gpu 安装gpu版本 # pip3.6 install tensorflow -i http://mirrors.ali…

前言:                                                                                                                                   由于业务需求,最近部门开始全员学习机器学习,为了进一步更加透彻得了解机器学习和深度学习,开始学习tensorflow.众所周知,tensorflow是Google分布式机器学习框架,不仅本身集成好了很多机器学习算法的接口,也为机器学…

人工智能已经成为了目前的大趋势,作为程序员的我们也应该跟着时代进步.Tensorflow作为人工智能领域的重要工具,被广泛的使用在机器学习的应用当中. Tensorflow使用人数众多.社区完善,所以我们可以把学习Tensorflow作为接触人工智能的第一步,闲话不多说,我们进入正题! 本套系列课程旨在记录我学习Tensorflow的过程,我会用更简洁的语言来与大家分享我的学习心得,所有文章我都会不间断的更新完善,文章中有不正确的地方,请大家指正,共同学习! 一.安装Python 安装Pytho…

 一.安装本地开发环境 1.安装本项目 在需要保存到本地的项目的文件夹,进入到文件夹里点击右键,bash here,出现下图: 2.安装依赖项目  3.安装依赖包(进入到命令行) # 安装依赖包 $ npm install window+R,进入到命令行 ..... ..... 很多个安装的依赖包. .... 最后安装完之后的依赖包,如下图所示: 4.全局安装node-dev(进入到命令行) 5.启动服务(进入到命令行) # 启动服务 $ node-dev bin/www 出现如上图所示,红框的…

出现下列错误: error: curl/curl.h: No such file or directory 出错原因:缺少libcurl-dev or libcurl-devel centOS上安装依赖包: yum install libcurl-dev libcurl-devel error: openssl/ssl.h: No such file or directory yum install openssl-devel expat.h:没有那个文件或目录  #include <expat…

首先这样做会生成一个package.json的配置文件,并在里面增加相应的版本信息,以后运行程序时,安装依赖包可以直接 npm  install或者你有安装淘宝镜像,那就cnpm install 就一键安装了 当你为你的模块安装一个依赖模块时,正常情况下你得先安装他们(在模块根目录下npm install module-name),然后连同版本号手动将他们添加到模块配置文件package.json中的依赖里(dependencies). -save和save-dev可以省掉你手动修改packag…

$ php bin/console server:run PHP Warning: require(D:\home\workspace\pd\app/../vendor/autoload.php): failed to open stream: No such file or directory in D:\home\workspace\pinda\pin da\app\autoload.php on line PHP Fatal error: require(): Failed opening…

###安装依赖库###yum -y install rsync net-snmp syslog net-snmp-devel wget patch screen gcc gcc-c++ autoconf libjpeg libjpeg-devel libpng libpng-devel freetype freetype-devel libxml2 libxml2-devel zlib zlib-devel glibc glibc-devel glib2 glib2-devel bzip2 bz…

1. 准备好Anaconda环境 具体参见:http://blog.csdn.net/zhdgk19871218/article/details/46502637 2. 建立名叫TensorFlow的计算环境 # Python 2.7 $ conda create -n tensorflow python=2.7 # Python 3.6 $ conda create -n tensorflow python=3.6 3. 激活TensorFlow环境,然后用pip安装TensorFlow 激活…

使用npm安装依赖,尽量别使用cnpm,会漏掉很多依赖的…