基于Anaconda安装Tensorflow 并实现在Spyder中的应用 Anaconda可隔离管理多个环境,互不影响.这里,在anaconda中安装最新的python3.6.5 版本. 一.安装 Anaconda 1. 下载地址: https://www.anaconda.com/distribution/#windows 选择需要的版本下载 2.双击下载好的 Anaconda2-5.2.0-Windows-x86_64.exe文件,出现如下界面,点击 Next 即可. 点击next: I

关于Anaconda的安装就不介绍了,本文主要介绍spyder中安装 tensorflow.废话少说 直接重点: 1.安装好Anaconda之后,找到spyder图标 点击install,等待安装完成(下面是已经安装好了的) 接着点击 左边的Environments  找到对应的环境,下载tensorflow包(重点就在这) 必须下载这两个包才行(如果全部选中,是不能下载的),如果直选中一个tensorflow-gpu也是搞不定的.(在这块花了我好久才成功) PS:spyder调试(Debug)

按照上篇文安装成功后,每次使用TensorFlow的时候需要激活conda环境. 在正常情况下,是Anaconda的bin路径在环境变量中,但激活conda-tensorflow环境后,环境变量中存储的是tensorflow下的bin路径. TensorFlow是否安装成功:在终端输入python,进入python环境后输入import tensorflow,可以看到无报错,证明已经成功导入. 但是!虽然在终端里没有错误,而我用Anaconda自带的IDE spyder编辑python时,发现无

之前安装了tensorflowgpu,但是在spyder中import会失败. 原因是因为新建了环境,要activate tensorflow-gpu进入安装了tensorflow 的环境才可以import 成功. 注意要先activate tensorflow-gpu 然后conda list,可以看到当前环境安装了哪些库. 我们需要在 tensorflow-gpu环境下安装另一个spyder. conda install spyder 这样这个环境下启动spyder 可以import成功.

TensorFlow 官方文档中文版 http://www.tensorfly.cn/tfdoc/get_started/introduction.html https://zhyack.github.io/posts/2016_09_30-Configurate-TensorFlow-On-Ubuntu.html https://www.leiphone.com/news/201606/ORlQ7uK3TIW8xVGF.html 一.下载并安装Anaconda 下载方式 1.官方网站 目前最新

问题描述:我们安装tensorflow时,通过activate tensorflow把tensorflow安装在虚拟环境里了,当我们在spyder里想要使用tensorflow时,就会发现如下图所以情形: 那么,我们该如何解决问题呢?另外一点,我们可能也会发现通过anaconda prompt里激活tensorflow是可以成功的,即activate tensorflow不会报错,可以正常使用,就是一到spyder里各种想使用tensorflow就是各种报错,瞬间就是想重装一下tensorflo

使用Anaconda5.0.0 1.首选无论你是在cmd键入python,还是在Anaconda Prompt键入python,显示的都是Python3.6.然而在Spyder(tensorflow)中显示的python是3.5.主要的原因是tensorflow现在支持的最高版本是python3.5. 2.因为编程环境是在tensorflow.所以选择下载opencv-python 中python的版本是python3.5. 安装1 如果你已经安装好了tensorflow,现在想使用opencv

什么是Anaconda anaconda指的是一个开源的Python发行版本,其包含了conda.Python等180多个科学包及其依赖项.它是一个用python开发机器学习的必备工具. 什么是tensorflow 大名鼎鼎,相信不知道tensorflow的人应该不是很多,目前github上最火的项目之一. TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统,其命名来源于本身的运行原理.Tensor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算,T

1 anaconda 64 位,win10 安装 清华大学镜像网络,下载地址:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 选择下载文件: 根据向导安装 安装完成之后打开终端,查看Conda版本,输入 conda –version 查看Python版本,输入:python 使用对应版本的tensorflow, 输入命令:conda create --name tensorflow python=3.6.5 输入y进行安装. 安装成功

(一)ubuntu-64位安装tensorflow过程: 1安装Anaconda 然后执行:bash Anaconda×××-Linux-x86_64.sh ,然后一直enter键,中途会遇到([y]/n)? 的提示,输入y即可. 安装好后,在终端输入Python即可看见:Python 3.6.3 |Anaconda, Inc.|,表明安装成功. 2安装tensorflow(cpu版) 官方的建议是即时你有gpu,但也可以先装一个cpu版,创建环境的命令为: conda create -n te

windows上用的tensorflow是依赖于python3.5,因此在linux下也配的3.5 一. 在Anaconda官网上下载Anaconda3-4.0.0-Linux-x86_64.sh文件,其默认的python版本是3.6 bash Anaconda3-4.0.0-Linux-x86_64.sh 二. conda create -n tensorflow python=3.5 source activate tensorflow conda install -c https://co

TensorFlow用张量这种数据结构来表示所有的数据.用一阶张量来表示向量,如:v = [1.2, 2.3, 3.5] ,如二阶张量表示矩阵,如:m = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]],可以看成是方括号嵌套的层数. 1.编辑器 编写tensorflow代码,实际上就是编写py文件,最好找一个好用的编辑器,如果你用vim或gedit比较顺手,那也可以的啦.我们既然已经安装了anaconda,那么它里面自带一个还算不错的编辑器,名叫spyder,用起来和matl

一.mnist数据 深度学习的入门实例,一般就是mnist手写数字分类识别,因此我们应该先下载这个数据集. tensorflow提供一个input_data.py文件,专门用于下载mnist数据,我们直接调用就可以了,代码如下: import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) 执行完成后,会在当前目录下

本资料是在Ubuntu14.0.4版本下进行,用来进行图像处理,所以只介绍关于图像处理部分的内容,并且默认TensorFlow已经配置好,如果没有配置好,请参考官方文档配置安装,推荐用pip安装.关于配置TensorFlow,官方已经说得很详细了,我这里就不啰嗦了.官方教程看这里:https://www.tensorflow.org/get_started/os_setup 如果安装了GPU版本的TensorFlow,还需要配置Cuda,关于Cuda安装看这里:https://www.tenso

系统环境:Ubuntu14.04 64位.Windows7 64位 双系统 CUDA 版本: 7.5 总结一下,我的安装建议是: 一定要下一份CUDA官方的安装文档,按照它的步骤一步步慢慢来,不可偷懒.CUDA 7.5 官方安装文档下载 在安装之前一定要详细检查自己的系统环境.软件是否符合CUDA的安装要求.不要存有侥幸心理,跳过检查步骤. 每进行一项操作,都检查一下该项操作是否成功.如果没成功,适时重启电脑或者重启终端, 1.安装Ubuntu系统14.04 安装完毕后不要更新系统. 这条到底是

最近对深度学习研究比较多,目前最火的Python深度学习库应该是tensorflow了. 为了方便,本人在windows下用anaconda来使用python,且同时安装了,anaconda2,3,3,为了防止环境混乱,是用C:anaconda2+ C:\Anaconda2\envs\py3的路径安装激活的python2和3.因为tensorflow只支持python3.5以上,所以需要把python3的路径,以及python3对应的pip路径(C:\Anaconda2\envs\py3\Scr

在学习了一段时间台大李宏毅关于deep learning的课程,以及一些其他机器学习的书之后,终于打算开始动手进行一些实践了. 感觉保完研之后散养状态下,学习效率太低了,于是便想白天学习,晚上对白天学习的知识做一些总结和记录,如果有不妥的地方,欢迎大家批评指教,共同进步. 一.深度学习框架的选择 随着深度学习日趋火热,技术的逐渐兴起,各种深度学习框架也层出不穷. 目前使用普遍的框架有Tensorflow.Caffe.PyTorch.Theano.CNTK等,那么在这么多框架中该如何选择呢? 笔者

记录一下学习深度学习的小事情: 1.tensorflow 现在只支持windows 64位系统: 2.因为实验室的电脑比较老旧,Gpu配置低,所以选择安装的是tensorflow Cpu版本,对于学习来说是完全够用了,等进阶之后再砸钱买个好的显卡. 3.因为需要完成吴恩达深度学习视频的作业(网上下载的作业版本),需要使用jupyter打开,所以得使jupyter能import tensorflow. 4.因为使用anaconda方式进行安装,所以不支持python3.6版本.(官网解释如图) 现

这是我在自己的笔记本电脑上用Anaconda3安装TensorFlow的教程 1. 安装好Anaconda3版本 (1) 注:可以发现最新版本是Anaconda5了(没关系,下载就是了) (2) 注意安装anaconda时一定要把环境变量加入windows环境中.要没有勾选,安装完后还有手动加入.而且注意3.4版本是默认不加入anaconda的文件路径到环境变量的. (3) 安装好了后,运行开始菜单->Anaconda3->Anaconda Prompt conda list 可以看到已经安装

Anaconda是一个用于科学计算的ython发行版,支持 Linux, Mac, Windows系统,提供了包管理与环境管理的功能,可以很方便地解决多版本python并存.切换以及各种第三方包安装问题. 本片安装一个能使用基本tensorflow的python.一句话介绍,tensorflow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统.TensorFlow是谷歌研发的第二代人工智能学习系统.Tensorflow支持 C, C++, Python 编程语言.而Python的