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…

转自:windows10(64位)Anaconda3+Python3.6搭建Tensorflow(cpu版本)及keras 1.本来电脑安装的是anaconda3 5.3.1,但安装的python版本是3.7,后来卸载了安装anaconda3 4.4.0,这个版本是3.6 2.打开Anaconda Prompt conda --version //检查Anaconda是否成功安装(如果成功会显示版本号) conda update conda //更新conda版本 conda create -n…

1,关于TensorFlow TensorFlow 随着AlphaGo的胜利也火了起来. google又一次成为大家膜拜的大神了.google大神在引导这机器学习的方向. 同时docker 也是一个非常好的工具,大大的方便了开发环境的构建,之前需要配置安装. 看各种文档,现在只要一个 pull 一个 run 就可以把环境弄好了. 同时如果有写地方需要个性化定制,直接在docker的镜像上面再加一层补丁就好了. 自己的需求就能满足了,同时还可以将这个通用的方法分享出去. 2,下载TensorFlo…

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…

当我刚开始学习使用scikit-learn时,总是会出现各种各样的包依赖问题,兜兜转转了一遍才全部安装好,现在的机器学习算法开发者大都使用tensorflow.pytorch来实现自己的想法,但依然会面临各种包版本和依赖的问题,有一段时间我使用virtulenv来解决python版本的问题.前几天升级MacOS,发现因为权限问题没法直接安装tensorflow.这促使我使用同事们常说的Docker来开发.我搭建的步骤如下: 从Docker官网下载最新的Docker应用程序(Docker Desk…

为什么从源码编译Tensorflow? 安装过的人们都知道如果 pip install tensorflow 的话会报错Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2 考虑到操作系统的的兼容性,现有的编译好的二进制安装包不适用openeuler,所以考虑这些因素,我们要自己搭建. 我们需要bazel交叉编译软件,有点类似cmake(上游下载的开源.sh文件已上传到仓库…

这年头,不会点人工智能和神经网络,都不好意思跟人打招呼了.之前搞了一下sklearn,今天觉得应该要了解一下google这个传说中的人工智能开源神器. 最近终于有时间了,凡事从hello world开始,先从搭环境开始吧. 1.python环境 安装Python:https://www.python.org/ 安装各种库,依赖,因为已经装过太多,我已经忘记需要装什么了.但是有时候会出现装不上的情况,那么这个时候轮子就派上用场了. 各种轮子下载地址:http://www.lfd.uci.edu/~…

今天终于动手折腾实验室的服务器啦!由于权限原因,只能在自己的路径下安装TensorFlow. 1. 下载安装Anaconda 官网下载地址:https://www.anaconda.com/download/#linux 下载对应版本,上传到服务器,执行: bash Anaconda3-2018.12-Linux-x86_64.sh 名称改成自己的相应版本. 如果不在意细节,一路回车加‘yes’即可安装完成.注意细节的话:一直回车完协议输入‘yes’,之后会让选择安装目录,选择完成后,询问是否将…

一.windows10环境+pip python软件包(最新版)+Pycharm软件(过段时间在弄下CUDA和GPU吧) 直接使用pip指令来安装tensorflow软件(如果很久没有更新pip软件包的源时,可以先更新pip): pip install --upgrade pippip install tensorflow 等待一会就可以看到tensorflow已经安装好了,我的装好了,就是下面这个样子: 接下来配置Pycharm里面的工程索引头文件,配置为包含了TensorFlow的那个版本的…

目前电脑配置:Ubuntu 16.04 + GTX1080显卡 配置深度学习环境,利用清华源安装一个miniconda环境是非常好的选择.尤其是今天发现conda install -c menpo opencv3 一句命令就可以顺畅的安装上opencv,之前自己装的时候也遇到了很多错误.conda 安装 Tensorflow 和 Pytorch两种框架也是非常方便的,对于不擅长源码编译的我是最佳选择没错了. 所以大致流程就是:安装显卡驱动——安装CUDA 8.0——安装cuDNN——安装mini…