把镜像地址改为清华大学开源软件镜像站,打开 管理员身份打开cmd 输入conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/conda config --set show_channel_urls yes 之后在cmd下输入命令安装,建立TensorFlow的anaconda虚拟环境 conda create -n tensorflow python=3.5 anaconda #co

本文写的比较简单,期间遇到的一些小麻烦,自己不认为成为阻碍,所以没有详细写. 如有疑问可以联系QQ:2922530320 Pycharm Pycharm使用Anaconda Pycharm 在新建项目的时候可以指定Conda环境,前提是已经安装了Conda. 如果创建项目的时候没有指定conda环境: Setting => Project => Project Interpreter 里面修改 Project Interpreter , 点击齿轮标志再点击Add Local为你某个环境的pyt

问题描述 当我们写完ionic2项目准备打包app时(暂时介绍android) 执行命令ionic build android的时候下载maven太慢,cmd命令行工具来下载经常会出现假死状态(下载超时),主要原因有可能时国外下载比较慢(但用迅雷却很快 汗(lll￢ω￢)). 解决方案 1.修改build.gradle: buildscript { repositories { maven{ url 'http://maven.aliyun.com/nexus/content/groups/pu

1.Ubuntu安装Python3.6: 首先拉取远程仓库 sudo add-apt-repository ppa:jonathonf/python-3.6 更新源 sudo apt-get update 在线安装 sudo apt-get install python3.6 补充,其实安装python3用一句:sudo apt-get install python3-dev 即可.查看版本:python3 --version 更改默认值,python默认为Python2,现在修改为Python

在Xcode里下载模拟器,速度实在是太慢了.点击下载,卡住十几分钟才开始下载,并且龟速进行. 解决方案:获取模拟器下载地址,自己选择下载器进行下载. 找到下载链接 打开 Console.app(苹果电脑自带的一个程序),点击"Clear"按钮来清空log. 打开 Xcode - Preferences - Components:点击模拟器下载,1秒后取消下载. 返回 Console.app ,寻找下载链接.(你也可以搜索 Download.Xcode 等关键字来加快查找)  进行下载

我在linux上安装了Docker,docker pull 了一个nginx镜像,真他妈是太慢了用了1-2个小时才下载完成. 在网上找到了优化方法,那真是速度一下就起飞了,其实只要配置一下拉取的docker镜像仓库就行了,跟配置maven仓库源一样,如下: 1.进入docker在本机的配置目录: 命令:cd /etc/docker 找到daemon.json文件,如果没有就新建一个: 2.打开daemon.json,内容配置如下: { "registry-mirrors":["

参考链接:https://blog.csdn.net/weixin_43569697/article/details/89279225 docker下载镜像卡死或太慢找了网上很多方法,使用镜像中国也是下载卡死.最后一种成功了,下载速度很满意1.先再阿里云注册账号,不需要绑定什么,直接注册就可以了,有账号的直接登录就好.地址:https://cr.console.aliyun.com搜索 容器镜像服务 2.创建镜像仓库 3.创建好之后点到这个选项卡 打开安装呢docker的客户端vim /etc/

需要FQ,建议使用VPN,下载前准备点时间配置网络环境.我的百度网盘好像有~~不过忘记地址了,改天共享,或者私聊我. 2015.4 Android 5.1 Android Studio https://dl.google.com/dl/android/studio/install/1.1.0/android-studio-bundle-135.1740770-windows.exe https://dl.google.com/dl/android/studio/install/1.1.0/and

TensorFlow和Keras是当前两款主流的深度学习框架,Keras被采纳为TensorFlow的高级API,平时做深度学习任务,可以使用Keras作为深度学习框架,并用TensorFlow作为后端引擎. 1.安装之前,先确认pip包管理器最新: sudo apt-get update sudo apt-get upgrade sudo apt-get install python-pip python-devsudo apt-get install python3-pip python3-

下载curl sudo apt-get update && sudo apt-get install curl 配置库 curl -sS https://dl.yarnpkg.com/debian/pubkey.gpg | sudo apt-key add - echo "deb https://dl.yarnpkg.com/debian/ stable main" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/yarn.list 下载yarn

修改build.gradle: buildscript { repositories { maven{ url 'http://maven.aliyun.com/nexus/content/groups/public/'} } } allprojects { repositories { maven{ url 'http://maven.aliyun.com/nexus/content/groups/public/'} } }

1.下载Anaconda,默认选项安装 2.验证 conda --v 3.下载 tensorflow     3.1 创建环境 conda create -n tensorflow python=3.7     3.2激活tensorflow环境 conda activate tensorflow           3.3 豆瓣连接下载,并下载一些python常用计算包 pip install numpy pandas matplotlib sklearn tensorflow==2.0.0-

1.背景 使用ubuntu18.04.3安装Anaconda3之后使用网上教程安装tensorflow失败,踩了多个坑,特此总结经验 附官方教程:https://tensorflow.google.cn/install/pip 2.踩坑过程 1)坑1:按照官网说明在升级pip3后在终端输入命令: pip3 install --user --upgrade tensorflow 会出现以下错误: Cache entry deserialization failed, entry ignored 

不知不觉,接触破解逆向已经三个月了,从当初的门外汉到现在的小白,这个过程只有经历过才知道其中的苦与乐: 有无知.困惑.痛苦.惊喜.彻悟.欣慰…… 有无助的软件脱壳,茫然的代码分析,有无趣的反复测试, 有人说破解不应该程序员干的事,我回复我不是程序员: 有人说.NET程序太没难度了,去破安卓,后来我真开始研究起安卓来: 有人说能不能把支付宝破了,我没回答. 虽然很忙,时间少,但每天晚上都要抽些时间来关注52论坛,关注破解:虽然并没有从破解中获取物质利益,但我愿意将自己的心得或作品分享给大家.不管怎

现代英特尔® 架构上的 TensorFlow* 优化 转自:https://software.intel.com/zh-cn/articles/tensorflow-optimizations-on-modern-intel-architecture 英特尔:Elmoustapha Ould-Ahmed-Vall,Mahmoud Abuzaina,Md Faijul Amin,Jayaram Bobba,Roman S Dubtsov,Evarist M Fomenko,Mukesh Ganga

前言 深度学习在图像处理.语音识别.自然语言处理领域的应用取得了巨大成功,但是它通常在功能强大的服务器端进行运算.如果智能手机通过网络远程连接服务器,也可以利用深度学习技术,但这样可能会很慢,而且只有在设备处于良好的网络连接环境下才行,这就需要把深度学习模型迁移到智能终端. 由于智能终端CPU和内存资源有限,为了提高运算性能和内存利用率,需要对服务器端的模型进行量化处理并支持低精度算法.TensorFlow版本增加了对Android.iOS和Raspberry Pi硬件平台的支持,允许它在这些设

最近由于论文需要,急需搭建Tensorflow环境,16年底当时Tensorflow版本号还没有过1,我曾按照手册搭建过CPU版本.目前,1.7算是比较新的版本了(也可以从源码编译1.8版本的Tensorflow). 安装步骤: 不能急于求成,安装任何东西前都应该先阅读用户手册与FAQ,弄清软件依赖与安装步骤.对于Tensorflow来说,官网有时上不去,建议关注Tensorflow的GitHub(https://github.com/tensorflow/tensorflow),GitHub上

1.开发环境搭建 ①.安装Anaconda 建议选择 Anaconda3-5.0.1 版本,已经集成大多数库,并将其作为默认python版本(3.6.3),配置好环境变量(Anaconda安装则已经配好).也可以直接安装python,安装各种包比较麻烦,因此直接装了Anaconda集成环境. 安装完Anaconda后,打开Anaconda Prompt,逐个输入conda --version和python --version,出现下图所示内容则安装成功. ②.安装TensorFlow 如果是初学

承接移动端目标识别(2) 使用TensorFlow Lite在移动设备上运行         在本节中,我们将向您展示如何使用TensorFlow Lite获得更小的模型,并允许您利用针对移动设备优化的操作. TensorFlow Lite是TensorFlow针对移动和嵌入式设备的轻量级解决方案.它支持端上的机器学习推理,具有低延迟和小二进制模型大小. TensorFlow Lite使用了许多技术,例如允许更小和更快(定点数学)模型的量化内核. 对于本节,您需要从源代码构建TensorFlow

一.查看版本: 进入到Python的命令行状态后,可以在终端输入查询命令如下: import tensorflow tensorflow.__version__ 查询tensorflow安装路径为: tensorflow.__path__ 二.cuDNN无法使用 Loaded runtime CuDNN library: but source was compiled with: . CuDNN library major and minor version needs to match or

注意:如果是linux或mac os操作系统,可以参考https://www.tensorflow.org/install/install_c,直接下载对应的so库和头文件,然后跳到步骤4.如果不能使用,再从源码编译. 1.下载tensorflow源码 git clone --recursive https://github.com/tensorflow/tensorflow 假设路径为:tensorflow_repo_path 2.安装bazel mac os可以直接brew install