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

TensorFlow学习笔记0-安装TensorFlow环境 作者: YunYuan 转载请注明来源,谢谢! 写在前面 系统: Windows Enterprise 10 x64 CPU:Intel(R) Core(TM) i7-8700 CPU @ 3.20GHz GPU: NVIDIA GeForce GTX 1050 Ti 所以本笔记记录Win10 64位系统下,TensorFlow的GPU版开发环境的搭建. TensorFlow-GPU环境安装 首先下载安装Anaconda,版本不受限制

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.

pyhton Python 2.7.14... >>>import tensorflow as tf >>>tf.__version__ '1.3.0'>>>tf.__path__

1.https://blog.csdn.net/masa_fish/article/details/54096996 tensorflow有很多中安装方式,但你要想和android结合,就只能采用源码安装的方式,因为这样才能编译出so.jar文件 2.https://blog.csdn.net/nuannuanyingying/article/details/73351332 要在tensorflow文件夹执行这个命令进行编译

通过搜索tensorflow然后运行,例如:$ conda install --channel https://conda.anaconda.org/jjh_cio_testing tensorflow-gpu==1.3.0 报错: CondaIOError: Missing write permissions in: /usr/local/anaconda3## You don't appear to have the necessary permissions to install pack

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

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

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

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

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

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

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

os安装 目前对tensorflow和cuda支持最好的是ubuntu的18.04 ,16.04这种lts,推荐使用18.04版本.非lts的版本一般不推荐. Windows倒是也能用来装深度GPU环境,但是Windows上的问题实在太多了,而且很多都是跟环境相关的,不具备普遍性,解决了也没有意义.所以真心不推荐Windows环境. 这里需要注意的是,ubuntu有桌面版本和服务器版本的区别,自己用的话,肯定是要桌面版本的,但是如果只是放在角落里做运算机又或者是桌面版本安装失败的时候,可以考虑服

其实我一直都在想,搞算法的不仅仅是服务,我们更是要在一个平台上去实现服务,因此,在工业领域,板子是很重要的,它承载着无限的机遇和挑战,当然,我并不是特别懂一些底层的东西,但是这篇博客希望可以帮助有需要的人. 首先我们回到原点,就是jetpack 3.3刷完机后,现在要装tensorflow和keras.自然的,我们可以想到,需要 miniconda或anaconda cuda和cudnn tensorflow keras 其实jetpack3.3里面已经有了python2和cuda9.0,cud

装了好久的第三方包终于成功了,暴风哭泣!!!总结一下 分两部分说: 一. 首先是在本地电脑windows系统下装: 首先安利一下这个包括各种 Genetic and Evolutionary Algorithm 的工具包,是用Python写的,github链接如下: https://github.com/geatpy-dev/geatpy 有两种安装方式,建议用pip安装! 打开Anaconda Prompt ,然后 pip install greatpy , 或者cmd打开控制台 进入Anac

  为了装TensorFlow 1.10 下面升级一下系统的软件环境 NVIDIA DRIVER 去官网下载最新的linux驱动   http://www.nvidia.com/Download/index.aspx    直接运行会报错   sudo bash NVIDIA-Linux-x86_64-390.87.run ERROR: You appear to be running an X server; please exit X before installing. For furth

最近在学习用CNN(卷积神经网络)做图像质量评价,选择的论文是CVPR2014-Convolutional neural networks for no-reference image quality assessment,先读了一下论文,发现对CNN的知识不太了解,所以对文章的CNN结构和一些专有名词弄的有点晕,于是边学习吴恩达老师的CNN视频,因为之前看了他的大部分机器学习视频,直接看CNN视频也能基本看懂,链接如下: https://mooc.study.163.com/universit