1.使用conda install tensorflow-gpu 2.使用pip install keras 这里使用pip安装而不是使用conda,原因是使用conda安装会默认安装cpu版本的tensorflow使用conda安装会提示安装其他依赖包,这其中就包括cpu版本的tensorflow,这是我们不想要的. 所以千万不要使用conda命令安装keras,说起来都是泪... 接下来可以在pycharm里import Keras,没出错就表明安装成功了. [补充]使用上述方法安装kera

pip install keras 报错了,看报错信息是卡在scipy上了,查了一下 https://stackoverflow.com/questions/42240720/python-scipy-giving-error-with-pip-install-scipy 到这个网址 http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#scipy 下载whl文件,然后cd到下载的目录,运行 pip install 你下载的版本.whl 安装成功后,再安装kera

既然要深入学习,就不能和时代脱节,所以选择了keras,资源相对比较丰富.由于Windows饱受歧视,各种文档都不推荐使用.但我又没有换系统的成本,所以还是凑合下,毕竟他们给出了方法,稍微折腾一下还是可以的.参考整合了链接[1-2]的tensorflow安装教程和链接[4]的keras安装教程,感谢原作者! 一.python. 单纯的肯定不方便:所以先装上anaconda.集成度很高,非常给力,不然各种scipy啥的会搞得很麻烦.注意版本的选择,python 3.5~3.6可以,因为tensor

一.安装Anaconda Anaconda是Python发行包,包含了很多Python科学计算库.它是比直接安装Python更好的选择. 二.安装Tensorflow 如果安装了tensorflow,默认是CPU版的,要想安装GPU版的,必须先pip uninstall tensorflow卸载干净之后,再使用pip install tensorflow-gpu来安装. tensorflow CPU版比较简单,安装之后直接运行就可以. tensorflow GPU版需要依赖CUDA,具体安装见下

一. 安装环境 Windows 10 64bit  家庭版 GPU: GeForce GTX1070 Python: 3.5 CUDA: CUDA Toolkit 8.0 GA1 (Sept 2016) cuDNN: cuDNN v6.0 Library for Windows 10 [注意] (1)这里值得一提的是,Python,CUDA,cuDNN之间的版本要严格匹配,不匹配安装会出错. (2)后来博主的系统升级到了Windows 10 64bit  企业版,按照上面的软件配置安装,结果出错

在安装之前,请确保你的显卡是NVIDIA的,并且是以下型号,否则不能进行gpu加速,右键我的电脑--管理--设备管理器--显示适配器.另外如果你的电脑是windows7,安装教程也是一样的,不过根据keras中文文档的建议,还是win10比较适合. 系统:windows10企业版2016 x64位(msdn下载的,系统激活用的是kms工具) 环境:python2.7 软件:Anaconda2,VS2010,cuda,cudnn(加速库) (废话:最近实验室刚配置一台高配的机器,所以我不得不重新搭

安装TensorFlow在Windows上,真是让我心力交瘁,想死的心都有了,在Windows上做开发真的让人发狂. 首先说一下我的经历,本来也就是起初,网上说python3.7不支持TensorFlow环境,而且使用Anaconda最好,所以我将我之前Windows上所有的python环境卸载掉!!!,对没错,是所有,包括Anaconda环境,python环境,pycharm环境也卸载掉了.而且我丧心病狂的在电脑上找几乎所有关于python的字眼,全部删除掉,统统不留.只是为了铁了心在Wind

系统: Windows 2008 python版本: Anaconda3 1. theano 安装 pip install theano 2. 安装g++ 下载安装mingw, 推荐版本tdm64-gcc-5.1.0-2.exe, 安装时选上openmp 设置环境变量 3. 创建libpython35.a 根据 C:\Anaconda3\python35.dll, 创建linux版的库 C:\TDM-GCC-64\x86_64-w64-mingw32\bin\gendef.exe python3

安装TensorFlow GPU pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu 安装测试: $ source activate tf #激活tf环境 import tensorflowas tf hello= tf.constant('Hello, TensorFlow!') sess= tf.Session() print(sess.run(hello)) # 未报错即安装正确 安装Keras # 直接在虚拟环境中安装 pip

转自http://www.jianshu.com/p/01dc42595733 注:Macbook pro 13' 没有NVIDIA的显卡,没办法CUDA编程,所以下面都是CPU编程. 1. 安装homebrew homebrew是Mac端的一个软件包管理系统,通过它可以很方便地通过控制台命令安装程序.打开终端,输入(把下面的直接复制就行了): /usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/in

安装环境: Windows 10 64bit GPU: GeForce gt 720 Python: 3.5.3 CUDA: 8 首先下载Anaconda3的Win10 64bit版,安装Python3.5版本.因为目前TensorFlow对Windows只支持Python3.5.可以直接下载Anaconda的安装包安装即可,一般不会有问题.(清华镜像https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/) TensorFlow 有两个版本:

本随笔记载与2019年1月23日,若随着技术发展,本随笔记录的困难被攻克也是可能的. 参考(https://www.reddit.com/r/docker/comments/86vzna/gpu_access_from_docker_container_windows_10/) Well you need to understand that direct access to the graphics card is done by a driver. If your host system i

原文知乎:https://zhuanlan.zhihu.com/p/25778703 前言 看到Rstudio中开始支持Tensorflow,本人是欣喜若狂的,同时TensorFlow官网从16年9月低开始支持windows安装了,不免想试试在自己的Windows上用R跑跑tensorflow的.可是事与愿违,倒腾了一周今天正式宣布,暂停这一实践.但失败的尝试也不能白失败了,拿出来晒晒说不定有高人指点呢,特此把踩过的坑述说一二,一来是寻求帮助,二来也是警惕来者,“此处有坑,请小心绕道”吧. 在R

1.安装Python环境 建议安装Anconda3 ,4.2.0版本 下载地址: https://repo.continuum.io/archive/index.html 或 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/?C=N&O=D 安装即可,记得全部勾选 2.Keras 安装 >>> pip install keras -U --pre 3.安装tensorflow GPU 版本 >>> pi

Keras是一个底层使用Theano或TensorFlow的深度学习框架,它的设计参考了Torch,用Python语言编写,也很方便使用Python调用,是一个高度模块化的神经网络库,支持使用GPU和CPU. pip是一个安装和管理Python包的工具.在Pip的帮助下,可以方便的安装一些依赖包. Keras的后端默认使用的是TensorFlow,安装的第一步可以先安装TensorFlow: pip install tensorflow 第二步,安装keras: pip install kera

Python---Virtualenv 下安装Keras  (基于Tensorflow后端)   一.Keras简介 https://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/ Keras是一个高层神经网络API,Keras由纯Python编写而成并基Tensorflow.Theano以及CNTK后端.Keras 为支持快速实验而生,能够把你的idea迅速转换为结果,如果你有如下需求,请选择Keras: 简易和快速的原型设计(keras具有高度模块化,极简,和可扩充特性

本机已经安装好TensorFlow安装Keras的过程中遇到了些问题,解决后做一下记录: 1.Keras与TensorFlow的关系 Keras默认以TensorFlow为后端,同时可选以Theano为后端,不过效率不如Keras 2.安装过程 首先直接根据文档尝试了 pip install keras -U --pre 或者pip install keras --pre 结果:报错为TypeError: parse() got an unexpected keyword argument 't

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

1 开发环境准备 Python 3.7+Anaconda3 5.3.1(64位)+CUDA+Pycharm Community 2 安装Anaconda 2.1 进入官网下载: 根据windows版本选择64位或32位进行下载,这里选择3.7版本64位进行下载. 2.2 下载后获得.exe文件,双击运行 2.2.1  点击"Next" 2.2.2  点击"I Agree" 2.2.3  点击"Next" 2.2.4  默认安装路径,点击"

h3 { color: rgb(255, 255, 255); background-color: rgb(30,144,255); padding: 3px; margin: 10px 0px } .syntaxhighlighter .line.alt2 { background-color: #F4F4F4 !important } Mysql(windows)安装 一.Mysql安装简介 MySQL是一个小巧玲珑但功能强大的数据库,目前十分流行.但是官网给出的安装包有两种格式,一个是ms

Windows安装JRuby Rails 直接下载 JRuby,不装 Ruby. http://jruby.org/download 该安装包可以配好环境变量 %JRUBY_HOME% 等 安装 bundler(可能不需要安装,忘了) gem install bundler 安装rails: gem install rails -v 4.2.6 rbenv rehash 修改GemFile bundle install 运行 同Ubuntu. JRuby Rails 运行于 tomcat 生成w