https://blog.csdn.net/junmuzi/article/details/78357371 首先,可以安装一个anaconda. 然后使用python的pip可以安装特定版本的tensorflow,比如 pip install tensorflow-gpu==1.1.0 升级到最新: GPU版本: pip install --upgrade tensorflow-gpu CPU版本: pip install--upgrade tensorflow ==============

Ubuntu 环境 TensorFlow 源码编译安装 基于(Ubuntu 14.04LTS/Ubuntu 16.04LTS/) 一.编译环境 1) 安装 pip sudo apt-get install python-pip python-dev 2)安装JDK 8 sudo apt-get install openjdk-8-jdk Ubuntu 14.04 LTS 还需要: sudo add-apt-repository ppa:webupd8team/java sudo apt-get

/******************************************************************************** * Ubuntu install TensorFlow * 说明: * TensorFlow Lite好像不久就会发布,尝试一下TensorFlow安装. * * 2017-11-22 深圳 龙华樟坑村 曾剑锋 **************************************************************

基于Ubuntu+Python+Tensorflow+Jupyter notebook搭建深度学习环境 前言一.环境准备环境介绍软件下载VMware下安装UbuntuUbuntu下Anaconda的安装二.Xshell远程连接Ubuntu系统三.Jupyter notebook服务器的配置及远程访问四.远程环境的测试Tensorflow软件库的安装简单爬虫数据可视化基于神经网络实现fashion_mnist图片的识别总结 前言 如今,人工智能.深度学习等高深知识逐渐融入大家的视野,小大验证码的识

  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

首先加入了CUDA_HOM环境变量,然后下载了一个分析工具库,结果E: 无法定位软件包 libcupti-dev,在etc/apt 的sources.list 添加镜像源 deb http://archive.ubuntu.com/ubuntu/ trusty main universe restricted multiverse,然后sudo apt-get updata,可以安装了.在python里import tensorflow as tp报错,说找不到libcudnn6.0.so.原因

1.安装pip $ sudo apt-get install python-pip python-dev 2.安装 TensorFlow for Python 2.7 # Ubuntu/Linux -bit, CPU only, Python 2.7: $ sudo pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.8.0-cp27-none-linux_x86_64.wh

安装环境:Ubuntu 16.04lts 64位,gcc5.4 1.安装Cuda 1. 下载cuda toolkit. 下载cuda8.0 地址:https://developer.nvidia.com/cuda-downloads 版本选择:Operating System:Linux; Architecture : x86_64; Distribution : Ubuntu; Version : 16.04; Installer Type : runfile(local).只下载Base I

感谢英才计划,我们每个人收获了一台清华的虚拟机. 4 core CPU 16GB Memory 80GB Disk 配置不错了... 用ssh密钥登录.赠送hadoop-key.pem一把. 先用sudo ssh ubuntu@ipipipipip登录一个接口虚拟机吧. 很好,然后把这个作为跳板上自己的虚拟机:ssh ubuntu@myipipipip 于是感觉不错哦. 同时,我们也可以一步搞定: ssh -i hadoop-key.pem -tt ubuntu@ipipip ssh  ubun

使用清华大学开源软件镜像站:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ 下载. 在主界面右侧找到[相关链接]->[使用帮助],然后在出现的页面左侧找到TensorFlow,然后选择相应版本即可. 以Linux为例,复制下图中红色方框内的三行命令到终端,回车之后即开始下载安装.

解决方法1. 在终端执行: export LD_LIBRARY_PATH=”$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64” export CUDA_HOME=/usr/local/cuda 但是每次要运行tensorflow时都得执行此命令,而且在Spyder.jupyter notebook中仍然报错. 解决方法2.  在bashrc中写入路径: sudo vim ~/.bashrc export LD_LIBRARY_PATH=”$LD_LIBRARY_PAT

配置tensorflow部分参考:https://blog.csdn.net/XUTIAN1129/article/details/78997633 装完anaconda, source ~/.bashrc后, 可以直接 pip install tensorflow-gpu , 珍爱生命,远离bazel.但想要c/c++调用tf的时候远离不了,还是得bazel编译安装tf-gpu 对于: >>> import tensorflow as tf/home/aimhabo/anaconda2

su root   ps:如果你没有改过root密码,sudo passwd 然后输入你的账户密码,然后设置你的root密码 在root权限下执行pip install --upgrade pip 更新好了后ctrl+d退出root权限,输入 export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-1.3.0-cp27-none-linux_x86_64.whl 然后输入 sudo p

1,安装驱动,cuda,cudnn,参考本人上一篇博客http://www.cnblogs.com/zxg-DL/p/9023601.html 2,安装tensorflow   接下来是关于TensorFlow的安装部分 思路:1,由于现阶段由于个人能力问题不能使用anaconda整合tensorflow和caffe           2,我们所安装的cuda版本为7.5,该版本不支持最新的Tensorflow1.0-Tensorflow1.8                 所以,我们选择安

安装支持GPU的tensorflow前提是正确安装好了 CUDA 和 cuDNN. CUDA 和 cuDNN的安装见 Nvidia 官网和各种安装教程,应该很容易,重点是要选准了支持自己GPU的 CUDA 版本,再选准支持 该 CUDA 版本的 cuDNN版本. 关于CUDA: tensorflow-gpu 1.5 及以上版本要求 CUDA 版本为9.0; 如果本机装的 CUDA版本是8,安装了 tensorflow-gpu 1.5及以上版本,会报错: ImportError: libcubla

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

安装tensorflow: 创建tensorflow虚拟环境 conda create -n  tensorflow python=2.7 输入命令查看可用版本的tensorflow-gpu conda search tensorflow-gpu conda install tensorflow-gpu==1.8.0 cudatoolkit==9.0 python=2.7  (这样可以不用自己安装CUDA与cuDNN但是要根据自己nvidia显卡驱动选择相应的cuda) 或者使用pip来安装 p

最近在学习google新开源的深度学习框架tensorflow.发现安装它的时候,需要依赖python2.7.X;我之前一直使用的linux是centos.而centos不更新了,里面的自带的python一般都是python2.6以下的.不仅如此,系统里面很多组件又依赖python2.6,所以导致你都不能替换掉它.无奈之下,选择ubuntu了.下面介绍一下使用ubuntu安装tensorflow遇到的一些问题. 1.ubuntu无法用Winscp连接 解决办法: (1).采用桥接的方式进行上网(

在ubuntu中 tensorflow是安装在andconda里的一个虚拟环境中,他就相当于一个容器,将tensorflow的整个环境去模拟隔离出来,因为我们直接使用andconda库去作为pycharm的基准依赖时,tensorflow是没有在里面的,我们在使用andconda库去建立好项目之后,需要我们把tensorflow的环境再另外加进去.主要步骤为: 1.使用andconda基准库建立项目 2.打开终端,输入source activate tensorflow,用以激活tensorfl

从我的使用体验来看  Ubuntu 是最好的, Mac 没有显卡,后期跑大项目比较鸡肋,Windows 安装各种依赖各种坑.Ubuntu 安装 TensorFlow 方便,后面安装  TensorFlow GPU 版本也很方便,依赖也简单. 后面强烈推荐使用 GPU 版本会比 CPU 快几倍,使用体验好很多,等着模型训练的过程其实还是挺浪费时间的. 官方提供了4个版本的教程: 在Ubuntu 安装 TensorFlow https://www.tensorflow.org/install/ins

本文转载自:https://blog.csdn.net/zhaoyu106/article/details/52793183 le/details/52793183 写在前面 一些废话 接触深度学习已经有一段时间,之前一直在windows下使用Theano,但是发现Theano天书般的源码真是头大,在看到tensorflow中文教程后,发现它竟然逻辑清晰,教程丰富,实在是居家旅行必备良药啊![偷笑][偷笑][偷笑] 所以决定利用国庆假期学习ubuntu和TensorFlow的安装,结果入坑无数,