版本说明: 多次实验后,python3.5+TensorFlow1.2+numpy1.16.4比较成功,不会报奇奇怪怪的错.(安装流程中会说到,不需要提前下载) 准备工作: 找到电脑:C:\Users\Administrator(为了防止小白看不懂,Administrator就是电脑用户名,比如我电脑名是PC,地址就是C:\Users\pc)中的.condarc文件,打开,然后修改一下,安装Tensorflow时,需要从Anaconda仓库中下载,一般默认链接的都是国外镜像地址,下载肯定很慢啊(

前提: 下载anaconda,然后创建一个python虚拟环境: 命令: conda create -n tf_cpu python=3.6       # (tf_cpu  是这个虚拟环境的名字) 切换到该虚拟环境下: 命令:activate tf_cpu 查看所有虚拟环境列表 命令:conda env list 不完美版tensorflow安装: 切换到自己的虚拟环境下后,直接利用pip安装: 命令:pip install --upgrade --ignore-installed tenso

打开火狐浏览器,下载anaconda安装包,网址:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/?C=M&O=D 下载完成,到Download文件夹下,打开命令行界面,输入:bash +文件名 我这里是输入:bash Anaconda3-2018.12-Linux-x86_64.sh 中途根据提示,按下enter,输入yes等操作即可. 安装完成添加环境变量: 在终端输入:sudo gedit ~/.bashrc 打开文件后,在最底部

1.下载Anaconda,官方网站.我下载的时Python 2.7 64bit版本: 2.安装执行命令     bash Anaconda2-4.2.0-Linux-x86_64.sh 设置好目录后等待安装完毕,并将将该安装目录添加到环境变量中 在.bashrc中添加 export PATH=/home/byte/anaconda2/bin:$PATH : 3.执行   conda create -n tensorflow python=2.7 命令,安装tensorflow依赖包: 4.执行 

一.说明 首先声明,本人系统是Windows10 64位,Win7未试. 本文旨在帮助园友以更简单的方式安装Tensorflow,下面介绍的是如何安装Python的Tensorflow cpu版本. Tensorflow依赖于的模块有numpy,matplotlib,jupyter,scikit-image,librosa,nltk,keras,tflearn. 如果我们要在要安装python环境后再一个一个pip,麻烦不说,还很容易出现与Tensorflow不兼容的情况. 因此我们选择pyth

一.确认tensorflow的版本: 接上一条tensorflow的安装,注意版本不匹配会出现很多问题!:[吴恩达课程使用]anaconda (python 3.7) win10安装 tensorflow 1.8 源网址:https://docs.floydhub.com/guides/environments/ Below is the list of Deep Learning environments supported by FloydHub. Any of these can be s

1.首先安装pip-install 在使用centos7的软件包管理程序yum安装python-pip的时候会报一下错误: No package python-pip available. Error: Nothing to do 说没有python-pip软件包可以安装. 这是因为像centos这类衍生出来的发行版,他们的源有时候内容更新的比较滞后,或者说有时候一些扩展的源根本就没有.所以在使用yum来search python-pip的时候,会说没有找到该软件包. 因此为了能够安装这些包,需

下载安装Anaconda 首先下载Anaconda,可以从清华大学的镜像网站进行下载. 安装Anaconda,注意安装时不要将添加环境变量的选项取消掉. 安装完成之后,在安装目录下cmd,输入: conda list 可以查看Anaconda为我们提供的集成环境: 下面只是一部分截图: 查看版本信息: conda --version Anaconda 安装成功. 接下来需要设置 Anaconda 仓库镜像,因为默认连接的是国外镜像地址,下载速度比较慢,我们把镜像地址改为清华大学开源软件镜像站,A

准备: 系统环境: windows10 + Anaconda3 + Pycharm (1)环境配置: 打开Anaconda Prompt,输入清华仓库镜像,这样更新会快一些: 输入: conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --set show_channel_urls yes 同样在 Anaconda Prompt 中利用Anaconda创

最近要用到Keras框架,而Keras是基于Theano或Tensorflow框架安装的,所以首先要准备底层框架的搭建. 在网上看了一大堆教程头昏脑涨,随便挑了个试一试,竟然捣鼓成功了,记录一下安装过程,日后使用时若出现问题还可以过来看看. 我的笔记本里有Python2.7还有Python3.7,后来又安装了anaconda3.6,至于这三个版本Python如何共存,前面已经说过了.总之,在cmd输入Python,我的界面是这个样子的: 好了,开始安装TensorFlow. 1.利用pip命令进

1.安装Anaconda3 下载地址  Anaconda 官网下载地址:https://www.continuum.io/downloads 下载以后,点击exe程序,开始安装,详细的安装过程(图片参考:https://blog.csdn.net/u012318074/article/details/77075209) 点击 Next 点击 I Agree 选择两个钟任意一个,如果是新手,个人建议选择第二个 选择安装目录,最好不要是中文路径 这两个都要选择,这样会把Python加入环境变量 等待

微软在10月2日零点正式公开了Win10预览版的下载地址,这个时间大家应该逐步开始安装工作了,因此提出下面两个问题的用户特别多,IT之家再稍作告知一下.1.Win10预览版安装密钥是什么?答:NKJFK-GPHP7-G8C3J-P6JXR-HQRJR,这是微软已公开的信息,但确实不少用户真的不知道.2.Win10预览版到期时间是什么时候?答:Windows10技术预览版将于2015年4月15日过期,微软将从在2015年4月1日向用户发送通知,提醒用户需要将电脑升级到新的版本.IT之家注:大家其实

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

windows7下安装python3.5 1.下载python-3.5.2-amd64.whl https://www.python.org/downloads/release/python-352/ 2.进行傻瓜式安装 3.配置环境变量 打开“计算机”,“属性”,“高级系统设置”,“环境变量” 在path中添加:C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python35 Windows7下通过cmd安装pip-9.0.1 备注:p

1.打开Anaconda Prompt 2.搭建TensorFlow的环境: conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/conda config --set show_channel_urls yesconda create -n tensorflow python=3.5 3.在用户目录下找到文件   .condarc 环境搭建完成: 4.安装(CPU)版的Tensor

Win10 TensorFlow(gpu)安装详解 写在前面: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为张量从图象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.从去年十一月开源至今一年多一点的时间里,该项目已经收获了40000+的star和18000+的fork,

Win10 TensorFlow(gpu)安装详解 写在前面: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为张量从图象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.从去年十一月开源至今一年多一点的时间里,该项目已经收获了40000+的star和18000+的fork,

安装TensorFlow 1.5.0 CPU版本 :仅支持CPU的TensorFlow. 如果您的系统没有NVIDIA GPU,则必须安装此版本. 1.首先下载和安装Anaconda TensorFlow Windows版目前官方支持Python 3.5或3.6 2 打开Anaconda Prompt通过调用以下命令创建一个名为tensorflow_cpu的conda环境: 在Anaconda Prompt中 输入  注意 这里的tensorflow_cpu 可以自定义命名,通常写tensorf

一.前言 我们都知道,普通使用pip安装的TensorFlow是万金油版本,当你运行的时候,会提示你不是当前电脑中最优的版本,特别是CPU版本,没有使用指令集优化会让TensorFlow用起来更慢. 但是在编译之中,发现很多坑,由此记录一下. 环境相关: 系统:centos7 python版本:2.7.5 二.准备 1. 安装相关依赖 # 一般会缺失的依赖 -openjdk-devel automake autoconf libtool libicu gcc-c++ 2. pip安装相关库 #

不多说,直接上干货! Installing TensorFlow on Windows的官网 https://www.tensorflow.org/install/install_windows 首先,要说明的是,在tensorflow 0.12.0开始支持Windows下安装了.tensorflow 0.12.0之前是只支持Mac和Linux系统. 我的电脑配置: 系统 :Windows7 64位 CPU :Intel(R) Core(TM)i5-3470 @3.2GHz 安装内存:8G 显卡

编译TensorFlow CPU指令集优化版 如题,CPU指令集优化版,说的是针对某种特定的CPU型号进行过优化的版本.通常官方给的版本是没有针对特定CPU进行过优化的,有网友称,优化过的版本相比优化前的版本性能提升大概30%. 下面简单介绍下在Ubuntu上进行Tensor Flow编译 必要的环境: bazel, 这玩意的安装方法参考别的资料,比较麻烦 sudo apt-get install python-numpy python-dev python-pip python-wheel 因