Anaconda指的是一个开源的Python发行版本,其主要优点如下: Anaconda默认安装了常见的科学计算包,用它搭建起Python环境后不用再费时费力安装这些包: Anaconda可以创建互相隔离的虚拟环境,可以在不同环境下制定不同版本的Python,安装不同依赖包,再也不用纠结多个Python版本究竟安装哪个: 一.本次安装所需的基本软件 1. Anaconda3-5.3.1-Windows-x86_64 2. pycharm-community-2019.3.4 3. python3

安装环境:Ubuntu 16.04lts 64位, gcc5.4 gpu1050ti,cuda8.0,cudnn5.1.10 1. 安装依赖库 sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev libboost-all-dev protobuf-compiler sudo apt-get install libatlas-base-dev libgf

https://blog.csdn.net/watermelon12138/article/details/97624733

环境配置篇 安装cuda 更新nvidia驱动 打开GeForce Game Ready Driver或在 GeForce Experience中下载符合自己gpu的程序. 选择cuda 打开nvidia控制面板 点击帮助.点击系统信息.在点击组件在3D设置中可以看到cuda信息 在我升级过nvidia驱动后,cuda的版本更新到了10.1.接下来下载cuda . cuda10.1安装完毕. 安装cuDNN 在安装了cuda10.1后选择对应的cuDNN版本v7.6.1 解压文件,然后添加bin

准备: 系统环境: windows10 + Anaconda3 + Pycharm (1)环境配置: 打开Anaconda Prompt,输入清华仓库镜像,这样更新会快一些: 输入: conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --set show_channel_urls yes 同样在 Anaconda Prompt 中利用Anaconda创

上周跟朋友喝咖啡时聊起我想学Python,她恰好也有这个打算,顺便推荐了一本书<编程小白的第1本Python入门书>,我推送到Kindle后,随手翻看了下,用语平实,简洁易懂. 之前在R语言和Python中做选择时,网上看了些别人对这两种语言的评价,也问了一些公司在使用哪种语言,后来还是决定,哪种语言有我喜欢的教材就选哪种,这样会在初始学习时多很多积极性和成就感. 这里对于Python的具体介绍就不做赘述,它的使用对象主要有:数据分析师.网站后端程序员.游戏开发者.自动化测试.自动化运维等.可

写在前面 本文叙述了在Ubuntu16.04 Server下安装CUDA8.0,cuDNN6.0以及源码编译安装TensorFlow1.4.0(GPU版)的亲身经历,包括遇到的问题及解决办法,也有一些自己的经验,希望能对读者有所帮助.期间参考了许多前人的文章,后文会一一附上链接,在此先行谢过.在下能力有限,经验不足,请大家多多指教. 关键词:Ubuntu16.04 Server   深度学习环境搭建   安装   显卡驱动   CUDA8.0   cuDNN6.0   Bazel   源码编译 

用MXnet实战深度学习之一:安装GPU版mxnet并跑一个MNIST手写数字识别 http://phunter.farbox.com/post/mxnet-tutorial1 用MXnet实战深度学习之二:Neural art http://phunter.farbox.com/post/mxnet-tutorial2

PyCharm 2017 Mac 免注册版破解安装说明 下载完成安装包后,双击打开,将左侧拖拽至右侧应用程序,默认安装. 打开软件,在License server address中填入[http://xidea.online],然后点击Activate即可顺利破解! btw: 我用的是Mac本,下载的官网最新版本的professional2017.2版本,亲测上述方式可用,Windows版的也可以使用上述方式.

推荐博客:https://www.linuxidc.com/Linux/2017-11/148629.htmhttps://blog.csdn.net/yggaoeecs/article/details/79163789 此教程主要借鉴自: GPU版:http://www.linuxidc.com/Linux/2016-12/138870.htm CPU版:http://www.linuxidc.com/Linux/2016-09/135034.htm 1   电脑配置及软件说明 1)    

在windows上极简安装GPU版AI框架 如果我们想在windows系统上安装GPU版本的AI框架,比如GPU版本的tesnorflow,通常我们会看到类似下面的安装教程 官方版本 安装CUDA 安装cuDNN 配置环境变量 安装python环境 安装gpu版的tensorflow开发包 咋看上去好像不是很复杂,但是其中坑多到你怀疑人生. 下载的cuDNN时候需要注册,而且因为cuDNN文件在外网,下载速度很慢. 比如不同版本的tensorflow和CUDA(cuDNN)的版本是有匹配关系的,

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/5668471.html 参考网址: https://devtalk.nvidia.com/default/topic/912765/cudnn-install-error/ https://github.com/soumith/cudnn.torch http://blog.csdn.net/hungryof/article/details/51557666 这个标题也许不太合适,反正需要先安装nvi

最近入手一台GTX 1070的笔记本,手痒想在win10上试下GPU跑模型,所以就有了接下来的安装GPU版mxnet的坎坷历程,经过多重试验终于搞定了python和R安装mxnet,现将主要点记录如下: 本人主要参考这2篇博文: https://my.oschina.net/qinhui99/blog/845249 http://blog.csdn.net/u010414386/article/details/53304177 1.安装vs2013或vs2015 如果安装的是vs2013,则需要

6.呵呵哒,前面写了一篇pycharm的安装,,结果自己都看不懂了,copy了别人的,,,自己现在再写一遍,这篇文章主要写pycharm 的安装及selenium 环境的搭建,selenium的搭建不一定能写完 ... 一.安装pycharm 1.先官网下载pycharm,一定要去官网,别去渣渣网站下载,https://www.jetbrains.com/pycharm/ ,版本自己选择,windows或者linux 2.解压后开始安装,pycharm分社区版和正式版,社区版本不用注册,可以免费

一.首先,推荐用Anaconda安装 因为Anaconda本身就已经默认安装了很多常用的Python库,可以省去大量的库安装过程,并且解决兼容性问题. Anaconda本身的安装也非常简单,搜索Anaconda官网,下载最新的Anaconda对应的exe文件,约几百兆,双击安装即可. 启动Anaconda navigator,切换到Environments选项卡,选择Open Terminal启动DOS命令窗口.如下图: 二.接着,安装GPU版Tensorflow DOS命令行输入此命令开始安装

因个人是windows的环境,所以本文只讲windows环境下的python安装. 作为初用python的盆友,强烈建议只在电脑上装一个python版本就好了,不然就进了各种坑里了. 第一步:下载和安装python-3.4.4amd.msi 可以去官方网站下载,也可以从网盘下载: 链接:https://pan.baidu.com/s/1dZ9ibgigKPdPUJgykLA_jg 密码:m8gc 双击此文件,一路安装下去,这里就不再列出来了. 第二步:配置环境变量 方便使用python命令和pi

记录自己的生活!   一.事发背景 在pycharm中直接安装第三方库时因为版本问题总是无法安装成功,事情不大,但是很重要.   二.经过 最开始我自己电脑上安装了Python3.6和Python2.7两个版本,我正常使用是3.6版的.因为一次其他原因导致重新安装了所有的.开始我以为是版本问题,但是我把2.7的卸载了,只留了3.6版的.在pycharm中直接安装第三方库时还是报错,在pycharm中查看pip版本显示的是10.0.1而在命令行模式下查看的pip版本是9.0.3,在pycharm中

Python入门:Anaconda和Pycharm的安装和配置  转自:https://www.cnblogs.com/yuxuefeng/articles/9235431.html 子曰:“工欲善其事,必先利其器.”学习Python就需要有编译Python程序的软件,一般情况下,我们选择在Python官网下载对应版本的Python然后用记事本编写,再在终端进行编译运行即可,但是对于我这样懒的小白,我喜欢装一些方便的软件来辅助我编写程序.在学习Java时,正常情况选择安装JDK然后配置环境变量后

目录: 1.Pycharm的安装 2.Pycharm的使用 (一)pycharm的安装: (1)官网下载:(分为两个版本,专业版和社区版,社区版就足够我们学习用的)https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows (2)双击安装包,点击Nest: (3)选择安装的路径: (4)勾选要安装的版本64位还是32位,后面两项勾选上,点击Nest: (5)选择在开始菜单的存放文件夹,选择默认: (6)等待程序安装完毕: (7)点击Fi

系统配置: Ubuntu14.04(x64) CUDA8.0 cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz(Tensorflow依赖) Anaconda 1. Torch安装 Torch是深度学习一个非常好的框架,使用人也特别多,之前一直使用caffe进行实验,最近一个实验需要在Torch下面跑,所以借此机会安装一下torch. Torch的官方文档已经说的非常详细,安装可以直接按照官方文档进行,官方文档戳我. 首先从github中down下来torch,放在-/torch文件夹下面

很久之前在windows7 32位上配置过GPU版的opencv,可参考http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/9831837 Windows7 64位CUDA7.5的配置可以参考:http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/53892997这里是在CUDA7.5已正确安装后的操作步骤: 1.      从https://github.com/opencv/opencv/relea