安装命令如下: pip install tensorflow-gpu==1.10.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 慎用,反正我报错了,而且还没有找到有效的解决方法. 找不到指定模块 OSError: [WinError 126] 找不到指定的模块. 2019年9月9日,问题已解决,有时间会更新.

本博客主要用于在Ubuntu14.04 64bit 操作系统上搭建google开源的深度学习框架tensorflow. 0.安装CUDA和cuDNN 如果要安装GPU版本的tensorflow,就必须先安装CUDA和cuDNN,请参考Caffe学习笔记2--Ubuntu 14.04 64bit 安装Caffe(GPU版本). 1.安装tensorflow github上下载已经编译好的.whl文件. 输入如下, sudo pip install tensorflow-0.8.0-cp27-non

一.安装cuda 具体安装过程见我的另一篇博客,ubuntu16.04下安装配置深度学习环境 二.安装tensorflow 1.具体安装过程官网其实写的比较详细,总结一下的话可以分为两种:安装release版本和源码编译安装.因为源码编译安装比较繁琐,且需要安装谷歌自己的编译器bazel,所以我选择安装编译好的. 2.我写这篇博客的时候tensorflow更新到了1.4.0,安装编译好的一定看版本,因为每个版本依赖的底层库是不一样的. 1.4.0版本安装之前需要安装CUDA-8,cuDNN v6

前言: TensorFlow 有cpu和 gpu两个版本:gpu版本需要英伟达CUDA 和 cuDNN 的支持,cpu版本不需要:本文主要安装gpu版本. 1.环境 gpu:确认你的显卡支持 CUDA,这里确认. vs2015运行时库:下载64位的,这里下载,下载后安装. python 3.6/3.5:下载64位的,这里下载,下载后安装. pip 9.0.1(确认pip版本 >= 8.1,用pip -V 查看当前 pip 版本,用python -m pip install -U pip升级pip

系统配置 系统版本: Centos7.6 语言: Python3.5(anaconda3 4.2) 框架: Tensorflow 安装依赖 sudo yum install openjdk-8-jdk git python-dev python3-dev python-numpy python3-numpy build-essential python-pip python3-pip python-virtualenv swig python-wheel libcurl3-dev curl 安装

win7   32位是安装不了10.0以上版本的node.js的 ,因为10.0以上版本的node.js已经不对win7 32位的电脑进行维护更新了,如果你的电脑是win7 32位系统的话,只能下载安装10.0以及以下的node.js版本,这是我在帮同学安装node的时候遇见的问题,希望对大家也有帮助  下面附上下载链接地址  :    https://nodejs.org/zh-cn/download/releases/

Node.js 多版本安装 Node.js® is a JavaScript runtime built on Chrome's V8 JavaScript engine(Node.js 是一个基于 Chrome V8 引擎的 JavaScript 运行环境). Node.js 跨平台,支持 Windows. Linux.Mac, 2018.10.8 Node.js 最新版本 10.11.0 Node.js 的包管理器 npm,是全球最大的开源库生态系统. 单个 Node.js 版本的安装 No

一. 安装环境 Ubuntu16.04.3 LST GPU: GeForce GTX1070 Python: 3.5 CUDA Toolkit 8.0 GA1 (Sept 2016) cuDNN v6.0 Library for Linux TensorFlow版本: Linux GPU:  Python 3.5 (build history) 版本之间要匹配,否则安装可能会出错. 二.软件下载: 1.Ubuntu16.04.3 LST 下载地址:https://www.ubuntu.com/d

不多说,直接上干货! 再写博文,回顾在Windows7上安装TensorFlow-GPU的一路坑 Windows7上安装TensorFlow的GPU版本后记 欢迎大家,加入我的微信公众号:大数据躺过的坑     免费给分享       同时,大家可以关注我的个人博客:    http://www.cnblogs.com/zlslch/   和     http://www.cnblogs.com/lchzls/     详情请见:http://www.cnblogs.com/zlslch/p/7

1.检查是否安装gcc编译器 rpm -q gcc rpm -q gcc-c++ 2.如果没有安装则通过以下代码安装gcc编译器 yum -y install gcc-c++ kernel-devel 3.检查python版本,因为安装node.js python版本需要大于2.6 python -V 4.更新软件源 yum -y update && yum -y groupinstall "Development Tools" 5.下载安装包 sudo wget ht

注意: 1.目前Anaconda 更新原命令activate tensorflow 改为 conda activate tensorflow 2. 目前windows with anaconda 可以使用python 3.6,需要注意,如使用3.6,则需注意在创建conda环境时需使python=3.6 3.官网更新为CUDA9和cuDNN6,实测CUDA9和cuDNN7完美运行,CUDA9和cuDNN6大家可以试一下 TensorFlow 1.5.0 现已公开,如果您在Windows或Linu

原文知乎:https://zhuanlan.zhihu.com/p/25778703 前言 看到Rstudio中开始支持Tensorflow,本人是欣喜若狂的,同时TensorFlow官网从16年9月低开始支持windows安装了,不免想试试在自己的Windows上用R跑跑tensorflow的.可是事与愿违,倒腾了一周今天正式宣布,暂停这一实践.但失败的尝试也不能白失败了,拿出来晒晒说不定有高人指点呢,特此把踩过的坑述说一二,一来是寻求帮助,二来也是警惕来者,“此处有坑,请小心绕道”吧. 在R

本指南介绍了如何在 Ubuntu 上安装 TensorFlow.这些指令也可能对其他 Linux 变体起作用, 但是我们只在Ubuntu 14.04 或更高版本上测试了(我们只支持)  这些指令. 一.确定要安装的 TensorFlow 要安装以下类型的 TensorFlow, 必须选择其中一种: 仅使用 CPU 支持的 TensorFlow.如果您的系统没有 NVIDIA® GPU, 则必须安装此版本.请注意, 此版本的 TensorFlow 通常更容易安装 (通常在5或10分钟), 因此,

转自:windows10(64位)Anaconda3+Python3.6搭建Tensorflow(cpu版本)及keras 1.本来电脑安装的是anaconda3 5.3.1,但安装的python版本是3.7,后来卸载了安装anaconda3 4.4.0,这个版本是3.6 2.打开Anaconda Prompt conda --version //检查Anaconda是否成功安装(如果成功会显示版本号) conda update conda //更新conda版本 conda create -n

安装支持GPU的tensorflow前提是正确安装好了 CUDA 和 cuDNN. CUDA 和 cuDNN的安装见 Nvidia 官网和各种安装教程,应该很容易,重点是要选准了支持自己GPU的 CUDA 版本,再选准支持 该 CUDA 版本的 cuDNN版本. 关于CUDA: tensorflow-gpu 1.5 及以上版本要求 CUDA 版本为9.0; 如果本机装的 CUDA版本是8,安装了 tensorflow-gpu 1.5及以上版本,会报错: ImportError: libcubla

TensorFlow™ 简介: 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,用于机器学习和深度

记录,自用 1.安装Anaconda(这里安装的是python3.6版本) 2.创建tensorflow的conda环境 conda create -n tensorflow python=3.6 3.切换到上一步创建的名为“tensorflow”的python解释器环境 activate tensorflow 4.分别安装tensorflow和keras 版本兼容性参考:https://docs.floydhub.com/guides/environments/ 这里选择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,用于机器学习和深度神经网络方面的研究,但这个系

TensorFlow.js是通过WebGL加速.基于浏览器的机器学习js框架.通过tensorflow.js,我们可以在浏览器中开发机器学习.运行现有的模型或者重新训练现有的模型. 一.安装     有两种方法可以在你的项目中引入tensorflow.js.一种是通过script标签引入,另外一种就是通过npm进行安装. (1)通过script标签,如下: <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <met

如果想在CentOS 6 中安装Node.js >4.0,如果通过以往的方式安装: wget http://nodejs.org/dist/v4.0.0/node-v4.0.0.tar.gz tar zvxf node-v4.0.0.tar.gz cd node-v4.0.0 ./configure make && make install 会遇到报错提示: WARNING: C++ compiler too old, need g++ 4.8 or clang++ 3.4 (CXX

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