ImportError: No module named tensorflow.compat.v1 版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明.本文链接:https://blog.csdn.net/sinat_34569355/article/details/88969374解决:pip install --ignore-installed --upgrade --ignore-installed tensorflow—————————

TensorFlow常用Python扩展包 TensorFlow 能够实现大部分神经网络的功能.但是,这还是不够的.对于预处理任务.序列化甚至绘图任务,还需要更多的 Python 包. 下面列出了一些常用的 Python 包: Numpy:这是用 Python 进行科学计算的基础包.它支持n维数组和矩阵的计算,还拥有大量的高级数学函数.这是 TensorFlow 所需的必要软件包,因此,使用 pip install tensorflow 时,如果尚未安装 Numpy,它将被自动安装. Matpl

Anaconda是一个集成python及包管理的软件,记得最早使用时在2014年,那时候网上还没有什么资料,需要同时使用py2和py3的时候,当时的做法是同时安装Anaconda2和Anaconda3,修改里面的文件,例如将conda命令的exe文件,重命名为conda3,这个做法能用但是有很多问题:这几天需要使用以下spyder(anaconda 中集成的IDE)发现控制台一直显示connecting to kernel,我用的win10系统,可能是我将环境改动,导致无法正常运行.又重装了系统

软件 版本 Window10 X64 python 3.6.4(64位) CUDA CUDA Toolkit 9.0 (Sept 2017) CuDNN cuDNN v7.0.5 (Dec 5, 2017), for CUDA 9.0 以上版本测试通过. 安装步骤: 1.安装python,记得要勾选pip. 2.检测是否支持CUDA. NVIDIA官网查询,具体见:https://developer.nvidia.com/cuda-gpus,就可以知道是否可以使用带GPU支持的TensorFlo

python 库资源大全 转自: Python 资源大全中文版 环境管理 管理 Python 版本和环境的工具 p:非常简单的交互式 python 版本管理工具.官网 pyenv:简单的 Python 版本管理工具.官网 Vex:可以在虚拟环境中执行命令.官网 virtualenv:创建独立 Python 环境的工具.官网 virtualenvwrapper:virtualenv 的一组扩展.官网 包管理 管理包和依赖的工具. pip:Python 包和依赖关系管理工具.官网 pip-tools

https://www.wandouip.com/t5i183316/ 引言 原来引用过一个段子,这里还要再引用一次.是关于苹果的.大意是,苹果发布了新的开发语言Swift,有非常多优秀的特征,于是很多时髦的程序员入坑学习.不料,经过一段头脑体操一般的勤学苦练,发现使用Swift做开发,不仅要学习Swift,还要学习Swift2.Swift3.Swift4...后来我发现,这个段子很有普遍性,并非仅仅苹果如此,今天的TensorFlow 2.0也有点这样的趋势.以至于我不得不专门写一个课程的续集

0.Python的包管理 在刚开始学习Python的时候比较头疼各种包的管理,后来搜到一些Python的包管理工具,比如setuptools, easy_install, pip, distribute,了解到他们的大致关系如下图: Python包管理工具 总而言之,pip是一个方便安装和管理Python包的工具,是easy_install的取代,使用起来相对容易. 1.安装pip 安装pip很简单. 首先进入pip官方主页,跳转到安装介绍页面,下载get-pip.py,然后在cmd中执行: p

python拓展包安装 直接安装拓展包默认路径: Unix(Linux)默认路径:/usr/local/lib/pythonX.Y/site-packagesWindows默认路径:C:\PythonXY\Lib\site-packages 测试和升级python拓展安装包pip 查看pip安装时对应的Python版本 which pip /d/python3.4.2/Scripts/pip 更新pip: python -m pip install --upgrade pip 测试python拓

iudatable包是我对常用函数进行的封装后发布的一个python包. 安装 iupdatable 包 pip install iupdatable 更新 iupdatable 包 pip install --upgrade iupdatable 文档: [Python] iupdatable包:File模块使用介绍 [Python] iupdatable包:日志模块使用介绍 [Python] iupdatable包:获取电脑主板信息(csproduct) [Python] iupdatabl

在Ubuntu下安装Python模块通常有3种方法:1)使用apt-get:2)使用pip命令(推荐);3)easy_instal 可安装方法参考:[转]linux和windows下安装python集成开发环境及其python包 ——[二.安装] 参考:[Install Python packages on Ubuntu 14.04] 使用pip安装以下包时可能会出现问题(某些基础库缺失),导致安装失败,所以可确定系统中是否存在以下基础库: Ubuntu dependencies A varie

Python的包管理工具Pip 接触了Ruby,发现它有个包管理工具RubyGem很好用,并且有很完备的文档系统http://rdoc.info 发现Python下也有同样的工具,包括easy_install和Pip.不过,我没有细看easy_install的方法,这就简单的介绍一下Pip的安装与使用: 准备: $ curl -O http://python-distribute.org/distribute_setup.py $ python distribute_setup.py 安装: $

PythonCharm简易安装python统计包及 本文介绍使用pythonCharm IDE 来安装Python统计包或一些packages的简单过程,基本无任何技术难度,顺便提一提笔者在安装过程中遇到的两个小问题. ================================================================================================================== 1.pythonCharm介绍 对于这款IDE的描

安装python 的 包 paramiko 安装 依赖 yum -y install gcc python-devel 获取安装 pycryptowget https://pypi.python.org/packages/source/p/pycrypto/pycrypto-2.6.tar.gz --no-check-certificatetar xzvf pycrypto-2.6.tar.gzcd pycrypto-2.6python setup.py build && python s

python 的包即文件夹,但是必须包含_init_.py 模块就是xx.py

在文章中,我们将展示在centOS系统下如何将php升级到5.6,之前通过yum来安装lamp环境,直接升级的话,提示没有更新包,也就是说默认情况下php5.3.3是最新 1.查看已经安装的php版本号 键入下面代码: php -v 出现下面代码: PHP 5.3.3 (cli) (built: Jul 9 2015 17:39:00) Copyright (c) 1997-2010 The PHP Group Zend Engine v2.3.0, Copyright (c) 1998-201

常用Python机器学习包 Numpy:用于科学计算的包 Pandas:提供高性能,易于使用的数据结构和数据分析工具 Scipy:用于数学,科学工程的软件 StatsModels:用于探索数据.估计统计模型.统计检验 Scikit-learn:提供经典的机器学习算法用于数据挖掘和数据分析 matplotlib:2D绘图库,可绘制高质量的图片 Windows安装Python机器学习包网址:http://dblab.xmu.edu.cn/blog/python-machine-learning-pa

这是打更新包需要注意的问题: 带$的同名文件也需要copy过来打更新包,不能只更新一个class文件,找了1天的错误,简直日乐购.

Python更新pip出现错误解决方法 更新pip python -m pip install --upgrade pip 查看时报错 解决方法 在命令栏(即win+r)输入:easy_install pip 即可解决 添加公众号:

python 子包引用父包和其他子包 python引用子目录很简单, 里面放个__init__.py就可以了. 如何在子目录里面引用其他目录(父目录,爷目录和同辈分目录)呢? 例如: python有项目目录结构: projectdir/ ------------------  __init__.py | ----------------- core/ |----------------- __init__.py |---------------- a.py |-----------------

基于python语言的tensorflow的‘端到端’的字符型验证码识别 1   Abstract 验证码(CAPTCHA)的诞生本身是为了自动区分 自然人 和 机器人 的一套公开方法, 但是近几年的人工智能技术的发展,传统的字符验证已经形同虚设. 所以,大家一方面研究和学习此代码时,另外一方面也要警惕自己的互联网系统的web安全问题. Keywords: 人工智能,Python,字符验证码,CAPTCHA,识别,tensorflow,CNN,深度学习 2   Introduction 全自动区