windows 10 环境下使用Anaconda搭建 TensorFlow 环境

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windows 10 环境下使用Anaconda搭建 TensorFlow 环境

##大致步骤 1 安装Anaconda 2 在Anaconda中建立虚拟TensorFlow的虚拟环境建立虚拟环境的命令是 conda create -n tensorflow python=3.X (注意目前windows环境下不支持) 3 在该虚拟环境中安装ipython和jupyter notebok ##下面是详细步骤 Anaconda安装tensorflow 1.从官网(https://www.anaconda.com/download/#windows)下载对应的Anacond…

利用Anaconda搭建TensorFlow环境并在Jupyter Notebook使用

打开Anaconda Prompt 创建一个tensorflow 虚拟环境:conda create -n tensorflow python=3.6 激活tensorflow虚拟环境activate tensorflow 查找当前可用的tensorflow包anaconda search -t conda tensorflow 根据提示,查看一个包的详情信息anaconda show anaconda/tensorflow 根据提示,copy命令安装tensorflowconda instal…

Windows 10 x64 下编译 Hadoop 源码

Windows 10 x64 下编译 Hadoop 源码环境准备 Hadoop并没有提供官方的 Windows 10 下的安装包,所以需要自己手动来编译,官方文档中 BUILDING.txt 文件中说明了编译源码需要的软件环境: 1. 具体如下: [x] Hadoop源码 [x] Windows 系统 [x] JDK 1.8+ [x] Maven 3.0 or later [x] Findbugs 1.3.9 (可省略) [x] ProtocolBuffer 2.5.0 [x] CMake 2…

tensor搭建--windows 10 64bit下安装Tensorflow+Keras+VS2015+CUDA8.0 GPU加速

windows 10 64bit下安装Tensorflow+Keras+VS2015+CUDA8.0 GPU加速原文见于:http://www.jianshu.com/p/c245d46d43f0 作者 xushiluo 关注 2016.12.21 20:32* 字数 3096 阅读 12108评论 18喜欢 19 写在前面的话 2016年11月29日,Google Brain 工程师团队宣布在 TensorFlow 0.12 中加入初步的 Windows 支持.但是目前只支持64位,而且Py…

windows 10 64bit下安装Tensorflow+Keras+VS2015+CUDA8.0 GPU加速

原文地址:http://www.jianshu.com/p/c245d46d43f0 写在前面的话 2016年11月29日,Google Brain 工程师团队宣布在 TensorFlow 0.12 中加入初步的 Windows 支持.但是目前只支持64位,而且Python版本为3.5版本,需要CUDA 8.0 .之前Tensorflow对windows的支持并不好,导致如果需要使用它,需要转移到Linux平台,或者使用Cygwin什么的,总之挺麻烦,现在好了.麻烦事google帮我们解决了.感…

TensorFlow笔记-02-Windows下搭建TensorFlow环境（win版非虚拟机）

TensorFlow笔记-02-Windows下搭建TensorFlow环境(win版非虚拟机) 本篇介绍的是在windows系统下,使用 Anaconda+PyCharm,不使用虚拟机,也不使用 Linux 安装 Anaconda 这个相信有很多人都在用,所以简单说一下如果没有安装可以直接去Anaconda官网下载:https://www.anaconda.com/download/ 提示:安装时记住安装目录默认安装就可以如果安装 Anaconda 有问题请参照: windows下Ana…

windows下安装anaconda和tensorflow

anaconda确实很好用,省去了很多麻烦,现在我个人推荐直接使用anaconda. anaconda的特点:可以存在多个python环境,要使用某一个环境的话,就需要切换到这个环境,安装.卸载包都是在某一个特定的环境下进行的.所谓环境其实就是在不同的目录下安装不同的python和包而已,而切换环境就是切换一下目录. 基本操作: 创建一个python3.4环境: conda create --name python34 python=3.4 激活: activate python34 # for…