前言 实话说,在自己亲手捣鼓了一下午加一晚上后,本人深深地感受到了对于"Anaconda安装+虚拟环境Tensorflow安装"里面的坑点之多,再加上目前一些博主的资料有点久远,尤其是目前有的教程还在教大家创Python3.5的虚拟环境,而目前的PyCharm已经不支持Python3.5的解释器了!!!当时我看到那一行提示字的时候,险些崩溃...在终于弄好后,写下这篇博客记录安装过程,以及踩到的大大小小的坑点,既是记录,也希望对大家有所帮助. Anaconda安装 一.首先介绍本人的A

创建your——user——name = tensorflow 的虚拟环境 xinpingdeMacBook-Pro:~ xinpingbao$ conda create -n tensorflow python=2.7 anaconda 激活 source activate tensorflow 失活: source deactivate 查看当前的版本: conda info -e ---------------------------  参考url --------------------

注意!注意!!注意!!! (重要的事情说三遍) 安装前检查: 1.Tensorflow不支持Anaconda2,Tensorflow也不支持python2.7和python3.7(满满的辛酸泪!) 2.Tensorflow版本和Keras版本越高越好,避免各种Bug 安装过程出现的Bug: 1.报错提示:"from pip._internal.main import main ModuleNotFoundError: No module named 'pip._internal.main&quo

本资料是在Ubuntu14.0.4版本下进行,用来进行图像处理,所以只介绍关于图像处理部分的内容,并且默认TensorFlow已经配置好,如果没有配置好,请参考官方文档配置安装,推荐用pip安装.关于配置TensorFlow,官方已经说得很详细了,我这里就不啰嗦了.官方教程看这里:https://www.tensorflow.org/get_started/os_setup 如果安装了GPU版本的TensorFlow,还需要配置Cuda,关于Cuda安装看这里:https://www.tenso

本文介绍了如何在ubuntu上以virtualenv方式安装tensorflow. 安装pip和virtualenv: # Ubuntu/Linux 64-bit sudo apt-get install python-pip python-dev python-virtualenv # Mac OS X sudo easy_install pip sudo pip install --upgrade virtualenv 创建 Virtualenv 虚拟环境: 进入你想安装tensorflow

首先要说,官网上的指南是最好的指南. https://www.tensorflow.org/install/install_windows 需要FQ看. 想要安装gpu版本的TensorFlow.我们需要安装 Cuda 和Cudnn 需要注意的是,他们的版本极其重要 cuda必须是8.0的,不能是最新版的9.0 cudnn必须是v6.0,不能使v5.1或v7.0 TensorFlow需要是1.3版本的 cuda可以从官网下载 https://developer.nvidia.com/cuda-d

关于 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. 节点(Nodes)在图中表示数学操作,图中的线(edges)则表示在节点间相互联系的多维数据数组,即张量(tensor).它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算,例如台式计算机中的一个或多个CPU(或GPU),服务器,移动设备等等. TensorFlow 最初由Google大脑小组(隶属于Google机器智能研究机构)的研究员和工程师们开发出来,用于机器学习和深

现在python3已经成为主流的python环境,大部分的package都兼容python3,仍然有一小部分,或者说是某一领域的package需要使用python2.本人现在主要在利用python做机器学习和深度学习,因此对python2还是有一定的需求. 对于一般的package而言,python3都已经很好的兼容,学习机器学习,基本上直接安装Anaconda3即可.而深度学习大多数的框架对windows支持的不是很好,而且部分框架还对python的版本有一定的要求,name最理想的情况是,机

在 Mac OS X 上安装 TensorFlow 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.virtualenv 是一个和其

首先需要搞定tensorflow c++库,搜了一遍没有找到现成的包,于是下载tensorflow的源码开始编译: tensorflow的contrib中有一个makefile项目,极大的简化的接下来的工作: 按照tensorflow makefile的说明文档,开始做c++库的编译: 1. 下载依赖 在tensorflow的项目顶层运行: tensorflow/contrib/makefile/download_dependencies.sh 东西会下载到tensorflow/contrib/

深度学习的代码,好多都需要安装一些安装包,在服务器上安装需要权限就很麻烦.看到网上有说把这些安装包一个个下载下来上传到服务器再安装,心累,想想工程量就很大~~~ 这时候就可以在anaconda中新建虚拟环境,把这些需要的安装包都装到一个虚拟环境里面. 首先,找到conda的路径.服务器上的conda在/usr/local/anaconda3/bin,注意直接cd到这个目录输入conda会找不到,可以留个bin下来. conda -V 得到conda的版本 conda env list查看当前设置

最近在Windows10上安装了caffe和tensorflow,折腾了好久.在此记录一下. 安装caffe的过程已在另一篇博客中进行了记录,在此不再赘述.而tensorflow也是非常简单的,也不再详细说明. 安装caffe和tensorflow比较重要的一点是,要确保把依赖正确安装好.GPU版本的caffe需要7+版本的CUDA和5.5/5.0的CUDNN.而GPU版本的tensorflow在1.5.0以上的版本则需要CUDA9和CUDNN7.两个框架对CUDA和CUDNN的不同要求造成了小

[本文出自天外归云的博客园] Windows下Anaconda+Tensorflow环境部署 1. 安装Anaconda. 2. 开始菜单 > 所有程序 > Anaconda 3 (64-bit) > Anaconda Prompt > 执行命令: conda create -n tensorflow python=3.5 至此创建了一个名字叫做tensorflow的虚拟环境,并指定了这个虚拟环境的python为3.5版本. 3. 激活虚拟环境,执行命令: activate ten

一.目前主流的深度学习框架Caffe, TensorFlow, MXNet, Torch, Theano比较 库名称 开发语言 速度 灵活性 文档 适合模型 平台 上手难易 Caffe c++/cuda 快 一般 全面 CNN 所有系统 中等 TensorFlow c++/cuda/Python 中等 好 中等 CNN/RNN Linux, OSX 难 MXNet c++/cuda 快 好 全面 CNN 所有系统 中等 Torch c/lua/cuda 快 好 全面 CNN/RNN linux,

原文作者:aircraft 原文链接:https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/9747019.html 基本开发环境搭建 1. Microsoft Windows 版本 关于Windows的版本选择,本人强烈建议对于部分高性能的新机器采用Windows 10作为基础环境,部分老旧笔记本或低性能机器采用Windows 7即可,本文环境将以Windows 10作为开发环境进行描述.对于Windows 10的发行版本选择,笔者建议采用Windows_10_enterprise_

在ubuntu中 tensorflow是安装在andconda里的一个虚拟环境中,他就相当于一个容器,将tensorflow的整个环境去模拟隔离出来,因为我们直接使用andconda库去作为pycharm的基准依赖时,tensorflow是没有在里面的,我们在使用andconda库去建立好项目之后,需要我们把tensorflow的环境再另外加进去.主要步骤为: 1.使用andconda基准库建立项目 2.打开终端,输入source activate tensorflow,用以激活tensorfl

本资料是在Ubuntu14.0.4版本下进行,用来进行图像处理,所以只介绍关于图像处理部分的内容,并且默认TensorFlow已经配置好,如果没有配置好,请参考官方文档配置安装,推荐用pip安装.关于配置TensorFlow,官方已经说得很详细了,我这里就不啰嗦了.官方教程看这里:https://www.tensorflow.org/get_started/os_setup 如果安装了GPU版本的TensorFlow,还需要配置Cuda,关于Cuda安装看这里:https://www.tenso

首先在官网下载Anaconda https://www.anaconda.com/download/ 安装时注意 勾选第一个,增加环境变量 安装好后再windows界面打开Anaconda Prompt conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --set show_channel_urls yes 设置清华镜像,下载更快一点 之后 conda

自己电脑没装双系统,于是决定在虚拟机里装个tensorflow,以下是安装过程: 1.安装anaconda2 for Linux 官网下的话很慢,去清华的镜像网站下吧,我上一篇文章有网址 安装:bash anaconda2.sh 接下来,你可以选择是否创建一个虚拟环境,创建的话conda create -n tensorflow python=2.7意为创建一个名为tensorflow的虚拟环境 创建完成后你可以按照提示source activate tensorflow 启用虚拟环境,sour

刚刚开始学习神经网络,使用tensorflow,发现不会上网真的是个大坑. 在此记录一路以来已经遇到的坑和即将遇到的坑(非技术问题). 我是不会放弃的. Q:能够访问的tensorflow官网: A:https://tensorflow.google.cn,试了一下改hosts文件并没有用. Q:重新训练 Inception 最后一层并识别新的分类 retrain.py文件到底从哪里下载? A:github中tensorflow hub项目中有这个文件,但是这个文件中使用的Inception v

##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