windows中不能直接使用Tensorflow,所以得费点劲.(2016.11.29更新,TensorFlow 0.12 中已加入初步的 Windows 原生支持) 先是直接使用了<Deep Learning>中推荐的已经配置好Tensorflow和所有作业文件的Docker容器(貌似得翻-墙),这个方法其实很方便,用来学习Tensorflow和这个课程已经足够了,但是不够灵活. 最后在虚拟机ubuntu上安装了Tensorflow,安装配置远程jupyter notebook(以前都叫ip

Ubuntu 14.04 关于 TensorFlow 环境的配置   本教程截图于 TensorFlow 官方文档中文版  https://github.com/jikexueyuanwiki/tensorflow-zh

♣Xmanager5是什么? ♣安装XFTP ♣安装Xshell 1.Xmanager5(官网:https://www.netsarang.com/download/software.html)是全新标准的跨平台集成解决方案.它是一个一站式解决方案,这个软件包含有以下一些产品:Xshell5,Xftp5和Xlpd5. 2.安装XFTP Xftp(csdn下载地址,含注册码:http://download.csdn.net/detail/sinat_31719925/9804890) Xftp是一

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

在以下目录中 C:\Users\UserName\AppData\Roaming\jupyter\kernels\python3 打开kernel.json文件,将python.exe文件的路径修改至anaconda配置的tensorflow环境所保存的路径,我的路径为: D:\\softwares\\Anaconda3\\envs\\tensorflow\\python.exe

TensorFlow环境 人脸识别 FaceNet 应用(一)验证测试集 前提是TensorFlow环境以及相关的依赖环境已经安装,可以正常运行. 一.下载FaceNet源代码工程 git clone --recursive https://github.com/davidsandberg/facenet.git 二.下载数据集LFW LFW数据集是由美国马萨诸塞大学阿姆斯特分校计算机视觉实验室整理的 下载地址:http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/lfw.tgz wg

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

基于Docker的TensorFlow 环境搭建 基于(ubuntu 16.04LTS/ubuntu 14.04LTS) 一.docker环境安装 1)更新.安装依赖包 sudo apt-get update sudo apt-get install apt-transport-https ca-certificates curl software-properties-common 2)添加官方密钥 curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ub

TensorFlow笔记-02-Windows下搭建TensorFlow环境(win版非虚拟机) 本篇介绍的是在windows系统下,使用 Anaconda+PyCharm,不使用虚拟机,也不使用 Linux 安装 Anaconda 这个相信有很多人都在用,所以简单说一下 如果没有安装可以直接去Anaconda官网下载:https://www.anaconda.com/download/ 提示:安装时记住安装目录 默认安装就可以 如果安装 Anaconda 有问题请参照: windows下Ana

很早之前,tensorflow环境之前我也曾装过,但是用的不是很舒服,很多问题都不明所以然.今天想要系统地学习一下tensorflow,于是又重新搭建了一遍,这次还是踩了不少坑.特此写下此文,供有兴趣的读者参考一下,希望能够帮助到大家.也给自己留个备忘. 1.安装anaconda anaconda适合各种python版本的兼容,内置功能也是非常强大,特别是虚拟环境(virtual env)的使用上,非常方便快捷.直接官网下载,选择对应的版本,然后安装到自己的目录下.不需要勾选vs code(有需

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

tensorflow环境安装1.安装虚拟机Virtrualbox下载地址:https://www.virtualbox.org/wiki/Downloads 2.下载安装Ubuntu镜像下载地址:https://www.ubuntu.com/download/desktop 3.下载安装anaconda下载地址:https://www.anaconda.com/download/ 把安装包放到Linux目录下, 执行sh Anaconda3-5.3.0-Linux-x86_64.sh会自动安装.

1 说明: 本机配置:显卡gtx970,ubuntu16.4.1+cuda8.0+cudnn v5+tensorflow0.11 1. 下载 1.1 系统镜像 由于我尝试了ubuntu14.04,安装Nvidia驱动之后,会出现循环登录的问题,并始终无法找到有效的解决途径,所以只能选择ubuntu16.04了. 镜像地址 https://www.ubuntu.com/download/alternative-downloads 1.2 CUDA 8.0 https://developer.nvi

Anaconda+Tensorflow环境安装与配置 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/willnote/p/6746499.html Anaconda安装 在清华大学 TUNA 镜像源选择对应的操作系统与所需的Python版本下载Anaconda安装包.Windows环境下的安装包直接执行.exe文件进行安装即可,Ubuntu环境下在终端执行 $ bash Anaconda2-4.3.1-Linux-x86_64.sh #Python 2.7版本 或者 $ bash

Python + Tensorflow环境安装 Tensorflow支持Windows/Mac/Linux等三种操作系统, 其中windows下python需要安装3.5以上的版本 Mac/Linux自带的python 2.7可以支持安装Tensorflow #1. Python安装 这里就不做说明了, 就是windows下记得去设置系统变量 #2. 安装Tensorflow sudo pip install tensorflow 安装过程中如果提示pip版本需要更新, 更新下pip再重新安装

一.docker环境安装 1)更新.安装依赖包 sudo apt-get update sudo apt-get install apt-transport-https ca-certificates curl software-properties-common 2)添加官方密钥 curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add - 3)添加仓库 sudo add-apt-repository

##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

Tensorflow环境配置&安装 明知故犯,是不想有遗憾. 背景:Tensorflow 环境配置和安装. 一.安装 Anaconda 二.建立.激活.安装.验证.使用 Tensorflow 1.检查Anaconda 是否成功安装:conda --version 2.检测目前安装了哪些环境:conda info --envs 3.检查目前有哪些版本的python 可以安装:conda search --full-name python 4.安装不同版本的python:conda create -

需求背景 嵌入式开发环境以编译服务器(Linux系统)为核心, 开发人员较多使用Windows系统, 通过若干工具, 可以实现开发人员使用Windows的开发工具,编写代码,然后在Linux系统上编译.执行.调试代码的过程.如下图,两个元素都是不同的主机, 通过网络连接通信:

原文出处:http://www.cnblogs.com/jacklu/p/6377820.html 个人知乎主页欢迎关注:https://www.zhihu.com/people/jack_lu,相信我会提供高质量的timeline. "站在岸上学不会游泳."看了各种深度学习的新闻.有意思的paper,要开始搭建深度学习环境入坑了.昨天看到一视频展现了tensorflow在Android平台上的应用,感觉潜力巨大,所以选择了tensorflow. 结合几篇安装博客总结了安装方法,可能是