这几天在安装TensorFlow,看了很多教程,方法也试了几种. 最后还是用pip安装成功的,过程如下. 1.安装ubuntu后在  系统设置-软件与更新-附加驱动 里,更新N卡驱动. (N卡官网下载run格式驱动手动安装比较麻烦,需要关闭X server,并禁止系统自带的开源驱动) 按照提示,重启.重启之后,终端输入nvidia-smi,可以看到GPU的信息. 2.N卡开发者官网下载CUDA deb格式安装包,这里注意,CUDA.cudnn.TensorFlow之间版本有要求.我最后使用的是c

如题:在pycharm上,使用python的pip安装tensorflow过程 最后成功安装的版本信息是: python版本是3.6.5 pip版本是9.0.1 pycharm版本是2018.1 tensorflow版本是1.12.0 ======================================================================== 1.打开pycharm,点击file->default settings 2.按照步骤,一步一步创建新的python虚

最简单的 Tensorflow 的安装方法是在 pip 一键式安装官方预编译好的包 pip install tensorflow通常这种预编译的包的编译参数选择是为了最大兼容性而不是为了最优性能,导致在使用过程中,每次运行代码都会输出一大堆的 warning 信息.例如在安装了谷歌官方的 Tensorflow 1.3.0 包后,运行以下测试代码时 import tensorflow as tf hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')sess = tf.

1.首先确保已经安装python,然后用pip来安装matplotlib模块. 2.进入到cmd窗口下,建议执行python -m pip install -U pip setuptools进行升级. 3.如果之前已经安装了Numpy,则需要先卸载之前的安装,因为每个Tensorflow都有一个版本的numpy对应,故要卸载之前numpy 4.接着键入python -m pip install --upgrade tensorflow 进行自动的安装,系统会自动下载安装包. 命令提交以后,你唯一

问题描述 使用pip安装TensorFlow时,一直报错,情况如下: 解决办法 使用如下命令可正常安装: pip3 install --no-cache-dir tenstoflow --no-cache-dir参数表示禁用缓存.

http://blog.csdn.net/levy_cui/article/details/51251095 1.python 版本切换到2.7 推荐使用pythonbrew,http://blog.csdn.net/nuccch/article/details/17595161 2.pip安装相关包 安装tensorflowpip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0

官方介绍(超详细):https://www.tensorflow.org/install/pip 按照官方介绍,不同的TensorFlow版本只支持特定的python版本所以你要是下载.whl包安装的话,需要选择好合适的版本,我第一次安装的时候不知道这些,就是从python3.7然后使用 $ pip install tensorflow 来安装的,结果一使用就开始报错,在网上也找到了很多类似的问题,可是按照他们提供的方法也解决不了问题,最后找到了官方社区的安装教程,一次就装好了. 系统环境:wi

随着人工智能的开发越来越多人参与,现在下载tensorflow 1.2版本也经常出错了,如下: 这时怎么办呢? 其实比较简单,可以通过pypi的网站来下载: https://pypi.python.org/pypi/tensorflow-gpu 并且还可以使用迅雷来加速下载: 最高的下载速率可达1M.对于tensorflow_gpu-1.2.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl文件,只有48.9M的大小,很快的. https://pypi.python.org/packages/

声明 什么cuDNN之类的安装,应该是毫无难度的,按照官网的教程来即可,除非...像我一样踩了狗屎运.咳咳,这些问题不是本文的关键. 本文的关键是解决pip安装tensorflow gpu版的问题. 安装环境 操作系统:64位的Windows 10 的1709版, 显卡:GTX 1080Ti Python:3.6.5,64位 准废话 在网上查了很多资料,包括tensorflow官网的安装指南,然而总是报错: Could not find a version that satisfies the

最近在学习google新开源的深度学习框架tensorflow.发现安装它的时候,需要依赖python2.7.X;我之前一直使用的linux是centos.而centos不更新了,里面的自带的python一般都是python2.6以下的.不仅如此,系统里面很多组件又依赖python2.6,所以导致你都不能替换掉它.无奈之下,选择ubuntu了.下面介绍一下使用ubuntu安装tensorflow遇到的一些问题. 1.ubuntu无法用Winscp连接 解决办法: (1).采用桥接的方式进行上网(

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

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

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

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

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,

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

一.前言 我们都知道,普通使用pip安装的TensorFlow是万金油版本,当你运行的时候,会提示你不是当前电脑中最优的版本,特别是CPU版本,没有使用指令集优化会让TensorFlow用起来更慢. 但是在编译之中,发现很多坑,由此记录一下. 环境相关: 系统:centos7 python版本:2.7.5 二.准备 1. 安装相关依赖 # 一般会缺失的依赖 -openjdk-devel automake autoconf libtool libicu gcc-c++ 2. pip安装相关库 #

本人机器为64位win7 首先安装python,版本一定要注意,TennsorFlow要使用 Python3.0 系列版本不能使用2.0系列版本,但是TensorFlow 的安装包目前windows版本还不支持 Python 3.6 . 该图是查看TensorFlow目前支持的安装包结果(链接为https://pypi.python.org/pypi/tensorflow/1.1.0rc2). 文件名里cp35 cp36 就是指cpython的版本.文件名里还有支持的操作系统版本. 截止4月20

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