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

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

2G环境下资源下载有一定概率失败,客户端日志显示收到403错误 问题现象: 测试同学在使用联通号码在移动网络环境下,访问连接得到的response_code出现是403,导致资源读取失败表情显示异常. 问题重现步骤: 资源都存放在res.domain.com域名下.如:http://res.domain.com/test_path_to_res/1001.json 当在该移动网络环境下 a. 在使用域名的url访问时,连接正常,读取正常,表情显示正常. b. 当后台push下来相应的ip代替re

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

本文是多年前学习编程时参照一个网友程序的基础之上改写的, 采用Python语音编写, 多线程下载功能, 可以有效提高Linux下原有下载工具中的一些不足,以下给出具体代码. #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- # Author: Devilmaycry # Email: 812839668@qq.com # 本程序是多年前参照他人代码所写,并在原基础上做了一定改进,因时间过久已无法给出原出处,特此声明 # 测试平台 Ubuntu 14.04 X86

步骤一:安装配置jdk环境 1.下载解压jdk-8u221-linux-x64.tar.gz 2.打开 配置文件,vim /etc/profile,添加如下配置,添加完成记得source /etc/profile 3.jdk安装成功后,可以查看版本信息:java -version 步骤二:开始安装配置zookeeper 1.远程下载zookeeper 有时候jdk版本和zookeeper版本不兼容,会导致zookeeper运行不成功,我的jdk是1.8 下载zookeeper链接如下:wget

下载: Eclipse需要Jdk,MyEclipse有自带的Jdk 直接点击下载. Windows下JDK安装: 双击运行程序 下一步: 路径 更改到E:\Software\Java\jre1.8.0_171 等待..... 已成功安装界面,点击关闭.一般java开发人员,都需要配套的API文档. 点击后续步骤:https://docs.oracle.com/javase/8/docs/ jdk的配置环境变量 新建JAVA_HOME指明JDK安装路径,就是刚才安装时所选择的路径E:\Softwa

1.下载jenkins 在windows系统上搭建jenkins持续集成有两种方法:1.war文件,可以用tomcat或者java命令直接运行2.msi安装,作为系统服务后台运行 下载地址 https://jenkins.io/download/或者单独下载指定的文件 1.war文件 下载地址:http://mirrors.jenkins-ci.org/war/latest/jenkins.war 2.msi安装 下载地址:http://ftp.yz.yamagata-u.ac.jp/pub/m

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'

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.

一.首先安装mongodb 1.下载地址:http://dl.mongodb.org/dl/win32/x86_64 2.解压缩到自己想要安装的目录,比如d:\mongodb 3.创建文件夹d:\mongodb\data\db.d:\mongodb\data\log,分别用来安装db和日志文件,在log文件夹下创建一个日志文件MongoDB.log,即d:\mongodb\data\log\MongoDB.log 4.运行cmd.exe进入dos命令界面,执行下列命令 > cd d:\mongo

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.需要的工具 git.vpn代理 2. 设置git代理(Google source 无法下载,git设置代理) git config --global http.proxy "localhost:1080" 红色为代理的地址  如192.168.33.78:80 3. 下载Code git clone https://android.googlesource.com/platform/frameworks/volley/ 建议用一些稳定的vpn软件. 我用的SoftEnther VP

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

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

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

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