在本地配置好TensorFlow后,如何在PyCharm中配置TensorFlow呢? 只需将当前的Python编译环境配置为TensFlow安装路径中的Pyhton环境,具体操作如下: 1. 打开‘Default Settings’ 2. 在Project Interpreter 中选则Add local 3. 选择Existing Environment,找到TensorFlow安装路径下 bin包里的python文件 4. 添加完毕后,点击ok即可,之后就可以正常 import tenso

作者 | Vincent Mühle 编译 | 姗姗 出品 | 人工智能头条(公众号ID:AI_Thinker) [导读]随着深度学习方法的应用,浏览器调用人脸识别技术已经得到了更广泛的应用与提升.在实际过程中也具有其特有的优势,通过集成与人脸检测与识别相关的API,通过更为简单的coding就可以实现.今天将为大家介绍一个用于人脸检测.人脸识别和人脸特征检测的 JavaScript API,通过在浏览器中利用 tensorflow.js 进行人脸检测和人脸识别.大家不仅可以更快速学习这个,对有

打开Anaconda Prompt, step1: 输入清华仓库镜像 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/conda config --set show_channel_urls yes step2: 搭建tensorflow环境 输入conda create -n tensorflow python=3.5 结束后anaconda中的environment中可以看

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6592052.html 参考网址: https://www.tensorflow.org/install/install_linux#InstallingAnaconda(需跨越绝境长城) http://mbless.de/blog/2016/01/09/upgrade-to-python-2711-on-ubuntu-1404-lts.html http://stackoverflow.com/qu

现在的深度学习框架一般都是基于 Python 来实现,构建.训练.保存和调用模型都可以很容易地在 Python 下完成.但有时候,我们在实际应用这些模型的时候可能需要在其他编程语言下进行,本文将通过 C/C++ 间接调用 Python 的方式来实现在 C/C++ 程序中调用 TensorFlow 预训练好的模型. 1. 环境配置 为了能在 C/C++ 中调用 Python,我们需要配置一下头文件和库的路径,本文以 Code::Blocks 为例介绍. 在 Build -> Project opt

https://zhuanlan.zhihu.com/p/34730661 1. 安装anaconda3:自行下载.安装[注意版本] (可参考引用链接) 2. 搭建TensorFlow环境 cuda10.1 cudnn10.1 opencv4.11 显卡1050ti win10 2.1 输入清华库,更新快一点: conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda co

如果您希望能有一种简单.高效且灵活的方式把 TensorFlow 模型集成到 Flutter 应用里,那请您一定不要错过我们今天介绍的这个全新插件 tflite_flutter.这个插件的开发者是 Google Summer of Code(GSoC) 的一名实习生 Amish Garg,本文来自他在 Medium 上的一篇文章<在 Flutter 中使用 TensorFlow Lite 插件实现文字分类>. tflite_flutter 插件的核心特性: 它提供了与 TFLite Java

作为一个新手党加手残党真的折腾了好久才搞定,记录一下. step1:在anaconda prompt终端中输入 pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ --upgrade tensorflow,用镜像安装速度会快很多.注意如果出现黄色警告,看一下是不是需要更新pip step2:卸载并重新安装numpy,卸载pip用命令  pip uninstall numpy ,  重新安装pip install -i https:/

最近因为特殊的原因重新安装了python,但是引发了一个很严重的问题--TensorFlow不好使了. 比如我下面这个执行文件test.py: import tensorflow as tf print(tf.__version__) 得到的结果: ubuntu@ubuntu:~/workspace$ sudo python test.py Traceback (most recent call last): File "/home/ubuntu/.local/lib/python3.6/sit

在搭建cuda + Anaconda + tensorflow的开发环境时,在虚拟环境中的jupyter notebook启动后无法导入tensorflow.具体解决方案如下: 1.首先在虚拟环境中安装ipython和jupyter,可以用conda安装,也可以用pip安装 pip install ipython pip install jupyter 2.执行下面的命令(不知道为什么) ipython kernelspec install-self --user 3. mkdir -p ~/.

因为Ubuntu中装有python3.python2两种python环境,在装TensorFlow时需要根据版本进行适配 1.安装pip3 #在python2下安装pip sudo apt-get install python-pip #在python3下安装pip sudo apt-get install python3-pip 2.安装完成后输入pip -v 提示 “no mudule named pip” 网上各种办法都不行,最后按下述方法解决 按 https://blog.csdn.ne

当我们开始学习编程的时候,第一件事往往是学习打印"Hello World".就好比编程入门有Hello World,机器学习入门有MNIST.MNIST是一个识别手写数字的程序 MINIST的程序的详细介绍地址如下:http://www.tensorfly.cn/tfdoc/tutorials/mnist_beginners.html 一.TensorFlow for mac 环境的安装 在mac环境下的安装方式一个有四种: 1.在虚拟的环境 Virtualenv下安装, Virtua

现在的深度学习框架一般都是基于 Python 来实现,构建.训练.保存和调用模型都可以很容易地在 Python 下完成.但有时候,我们在实际应用这些模型的时候可能需要在其他编程语言下进行,本文将通过直接调用 TensorFlow 的 C/C++ 接口来导入 TensorFlow 预训练好的模型. 1.环境配置 点此查看 C/C++ 接口的编译 2. 导入预定义的图和训练好的参数值 // set up your input paths const string pathToGraph = "/ho

开始之前,需要思考一些基本问题 1.为什么需要大量数据 当您训练机器学习模型时,您真正在做的是调整其参数,以便它可以将特定输入(例如,图像)映射到某个输出(标签).我们的优化目标是追逐我们模型损失较低的最佳位置,这种情况发生在您的参数以正确的方式调整时. 现在的神经网络通常具有数百万的参数,因此,你需要向您的机器学习模型喂入一定比例的示例,以获得良好的性能.此外,您需要的参数数量与模型送执行的任务的复杂程度成正比. 2.如果我没有“更多数据”,如何获得更多数据?     您无需寻找可添加到数据集

liunxsudo apt-get install python-pip python-dev python2.X -> pippython3.X -> pip3 pip --versionpip install --upgrade pippip --versionpip3 --version pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.8.0-cp27-none-

安装TensorFlow GPU pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu 安装测试: $ source activate tf #激活tf环境 import tensorflowas tf hello= tf.constant('Hello, TensorFlow!') sess= tf.Session() print(sess.run(hello)) # 未报错即安装正确 安装Keras # 直接在虚拟环境中安装 pip

有需要的朋友可以参考一下 1.安装Anaconda 下载:https://www.continuum.io/downloads,我用的是Python 3.5 下载完以后,安装.   安装完以后,打开Anaconda Prompt,输入清华的仓库镜像,更新包更快: conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --set show_channel_u

执行命令:pip install --upgrade tensorflow 即可.

1.安装Anaconda 下载:https://repo.continuum.io/archive/,我用的是Python 3.5 ,64位系统,所以选择的版本是Anaconda2-4.2.0-Windows-x86_64.exe 下载完以后,安装.   安装完以后,打开Anaconda Prompt,输入清华的仓库镜像,更新包更快:   conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/

环境: Ubuntu 16.04LTS anacoda3-5.2.0 问题: ImportError: No module named tensorflow 原因:之前安装的tensorflow所用到的python解释器和当前PyCharm所用的python解释器不一致(个人解释,如果不对,敬请指正). 解决方法:将PyCharm的解释器更改为TensorFlow下的python解释器 首先看一下tensorflow下的python解释器在什么位置, source activate tensor