https://blog.csdn.net/fentone/article/details/78888136

CentOS7.4,anaconda3,python3.6,tensorflow环境下gdal的编译和问题解决 这是gdal可能会用到的额外的包,按自己需要先提前编译. 这里的话我主要用了proj,Libtiff,Geotiff,Geos,Hdf5这5个包,基本能满足需要 安装步骤 新建一个安装目录: cd /home/Elam mkdir gdalsrc cd gdalsrc 编译额外包: 1.proj yum install gcc-c++ wget http://download.osge

在运行程序时,报错ImportError: No module named 'matplotlib',如图.经网上查询发现是没有安装matplotlib 因此记录一下在tensorflow环境下安装matplotlib的过程: 1.打开anaconda prompt,进入tensorflow的环境:activate tensorflow 2.安装matplotlib:conda install matplotlib 3.Proceed中输入:y 安装过程如图所示

目的是在pycharm中调试nmt代码,主要做了如下工作: 配置pycharm编译环境 在File->Settings->Project->Project Interpreter 设置TensorFlow所在的python环境 新建程序主代码 在nmt文件夹之外新建了nmt_main.py代码,copy nmt.py的程序入口代码到其中.如下: from nmt.nmt import * FLAGS = None root_dir = 'D:/tensorflow/nmt-master'

原文地址: https://www.jianshu.com/p/d10bfee104cc ----------------------------------------------------------------------------------- NVML工具nvidia-smi按设备的PCI Bus ID 为设备分配索引序号,由于PCI Bus ID 是硬件相关的,我们把设备的 PCI Bus ID 或者按该ID分配的索引号为物理ID. CUDA应用运行时进行设备查询(比如devic

1. scikit-learn所依赖的环境: python(>=2.6 or >=3.3) numpy(>=1.6.1) scipy(>=0.9) 可用conda list 查看当前所安装的包2. 有两种安装方式: (1) pip安装:pip install -U scikit-learn (2) conda安装:conda install scikit-learn在使用pip安装时报错 然后又尝试了conda,使用conda安装成功.

安装Anaconda 下载Anaconda 个人版Individual Edition.如果下载速度慢,可以复制下载链接到迅雷或者在清华大学开源镜像站TUNA中找合适的版本. 注意在安装过程中的"Advanced Options"有两个选项,推荐勾选第二项:"Register Anaconda as my default Python". 添加环境变量 添加Anaconda安装根目录.\和.\Scripts\到系统变量.例如 C:\Users\MyUsername\

本文主要讲解在Ubuntu系统中,如何在Anaconda下安装TensorFlow以及配置Jupyter Notebook远程访问的过程. 在官方文档中提到,TensorFlow的安装主要有以下五种形式: Pip安装:这种安装形式类似于安装其他的Python安装包.会影响到机器上当前的Python环境,可能会与已安装的某些版本相冲突. Virtualenv安装:将TensorFlow安装在指定路径下,与当前的Python环境相隔离. Anaconda安装:以Anaconda为基础安装Tensor

最近群里聊天时经常会提到DL的东西,也有群友在学习mxnet,但听说坑比较多.为了赶上潮流顺便避坑,我果断选择了TensorFlow,然而谁知一上来就掉坑里了…… 我根据网上的安装教程,默认安装了最新版本的CUDA和cuDNN,但之后遇到了各种无法导入的问题,后来我发现主要的问题就是版本问题!!!CUDA版本和TensorFlow版本不匹配是最重要的坑. 目前NV家最新的组件是CUDA 9.1+cuDNN 7.05,而我们安装所用的清华大学的镜像里TensorFlow是1.3.0这两个是没法匹配

##大致步骤 1 安装Anaconda 2 在Anaconda中建立虚拟TensorFlow的虚拟环境 建立虚拟环境的命令是 conda  create -n tensorflow python=3.X  (注意目前windows环境下不支持) 3 在该虚拟环境中安装ipython和jupyter notebok ##下面是详细步骤 Anaconda安装tensorflow 1.从官网(https://www.anaconda.com/download/#windows)下载对应的Anacond

一.Windows下安装虚拟机VMware Workstation,在虚拟机中安装Ubuntu(要善用搜索引擎,解决各类简单问题) VMware Workstation下载地址:http://www.zdfans.com/5928.html Ubuntu官方网站:https://www.ubuntu.com/index_kylin 安装完成: 二.在Ubuntu中安装python3 进入系统,桌面右键单击,点击open Terminal 进入命令行模式.输入python,发现系统自带python

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

从零开始Windows环境下安装python+tensorflow 2017年07月12日 02:30:47 qq_16257817 阅读数:29173 标签: windowspython机器学习tensorflowAnaconda 更多 个人分类: machine-learning   前言 安装环境 tensorflow Anaconda 安装步骤 1.安装Anaconda 2.安装tensorflow 3.测试是否安装成功 总结 前言 本文介绍在Windows平台下,使用Anoconda简

tensorflow安装过程cpu版-(windows10环境下)---亲试可行方案   一, 前言:本次安装tensorflow是基于Python的,安装Python的过程不做说明 二, 安装环境:(tensorflow支持的系统是64位的,windows和linux,mac都需要64位) 和windows版本没什么关系,我的是windows10 Python3.5.2(自己电脑上安装的版本,如果你安装了,不知道版本的话可以在命令窗口输入"python --version",会显示你

1.什么是tensorflow 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,TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程.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类型分为两种, 你必须选择其一来进行安装: 仅支持 CPU 的 TensorFlow.如果您的系统没有 NVID

TensorFlow笔记-02-Windows下搭建TensorFlow环境(win版非虚拟机) 本篇介绍的是在windows系统下,使用 Anaconda+PyCharm,不使用虚拟机,也不使用 Linux 安装 Anaconda 这个相信有很多人都在用,所以简单说一下 如果没有安装可以直接去Anaconda官网下载:https://www.anaconda.com/download/ 提示:安装时记住安装目录 默认安装就可以 如果安装 Anaconda 有问题请参照: windows下Ana

这里要为仅支持 CPU 的 TensorFlow 构建一个 pip 软件包,需要调用以下命令: $ bazel build --cxxopt="-D_GLIBCXX_USE_CXX11_ABI=0" --config=opt --verbose_failures //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package   大概编译15分钟后,输出错误信息如下: ERROR: /private/var/tmp/_bazel_mazhiyong/5

tensorflow在各种环境下搭建与对比 由于有些训练是要长时间进行训练(几天),才能看出显著的结果,如果只是通过本地的计算机进行训练是不可能的.因此这周花了一些时间调研如何才能让神经网络长时间的进行运行,为以后训练网络提供可靠的运行环境. Tensorflow部署的地方 优点 缺点 本地笔记本CPU版本的tensorflow (1)安装相对本地的GPU版本的tensorflow容易 (2)方便通过本地的IDE比如PyCharm进行代码的调试 (1)相对本地GPU版本的tensorflow运行

背景 Anaconda切换各种环境非常方便,现在我们就来介绍一下如何使用anaconda安装tensorflow环境. anaconda v3.5 from 清华镜像站 tensorflow v2.0 步骤 创建新的环境 启动Anaconda Navigator,点击Enviorments,点击Create: 输入自定义环境的名字(例如tensorflow),根据自己的喜好指定python( Tensorflow1.13.1版本以及后续版本支持Python3.7) 右上方搜索tensorflow

>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>欢迎转载,转载请注明出处-VirgoArt,www.cnblogs.com 一.场景描述: 主项目(Web)部署在Windows下,算法项目(TensorFlow)部署在Linux环境下. 二.依赖环境(Jar) <!--Java SSH插件--> <