源码安装tf的时候,会用到Bazel,版本不对应,后面会引起好多麻烦. echo "deb [arch=amd64] http://storage.googleapis.com/bazel-apt stable jdk1.8" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/bazel.list curl https://bazel.build/bazel-release.pub.gpg | sudo apt-key add - sudo apt-get upda…

bazel安装:https://docs.bazel.build/versions/master/install-ubuntu.html#install-with-installer-ubuntu 安装版本0.15.0 TensorFlow安装:https://tensorflow.google.cn/install/source 安装版本1.9.0…

鸽了这么久,正式开工 Author: carbon email: ecras_y@163.com 参考资料: https://github.com/tensorflow/tensorflow https://github.com/snipsco/tensorflow-build 年中6月份的时候被抽到AI项目组,有幸接触目前最火的深度学习神经网络, 从开始到现在,一直坚守在google的tensorflow 目前行业的趋势是在PC或者服务器集群上进行训练,然后将训练好的模型export到mobi…

bazel build -c opt //tensorflow/contrib/android:libtensorflow_inference.so --crosstool_top=//external:android/crosstool --host_crosstool_top=@bazel_tools//tools/cpp:toolchain --cpu=armeabi-v7a 在我的机器上,对于tf 1.0,同时自己笔记本仅仅4G内存: /home/bonelee/app/bazel-0.…

最近在Linux服务器上配置项目,项目需要使用GPU版本的pytorch和TensorFlow,而且该项目内会同时使用TensorFlow的GPU和CPU. 在服务器上装环境,如果重新开始,就需要下载很多依赖包,而且如果直接在系统上安装包,可能会和服务器上的其他包发生冲突,因此使用Anaconda创建虚拟环境来管理项目的依赖包.Anaconda的安装可以去清华大学的镜像下载,速度比较快,选择对应的版本就可以了 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anacon…

keras和tensorflow的版本对应关系,可参考: Framework Env name (--env parameter) Description Docker Image Packages and Nvidia Settings TensorFlow 1.14 tensorflow-1.14 TensorFlow 1.14.0 + Keras 2.2.5 on Python 3.6. floydhub/tensorflow TensorFlow-1.14 TensorFlow 1.13…

cuda和tensorflow的版本有对应关系 https://tensorflow.google.cn/install/source#linux…

编写此文主要为了介绍在Ubuntu16.04上搭建Tensorflow-lite编译环境,涉及目标硬件为Armv7架构,8核Cortex-A7. 1.开发环境介绍: OS:Ubuntu16.04 64位 目标平台:Armv7 交叉工具链:gcc-linaro-arm-linux-gnueabihf-4.9-2014.9_linux Tensorflow版本:2.0.0 2.下载Tensorflow git clone https://github.com/tensorflow/tensorlfo…

Anaconda是一个集成python及包管理的软件,记得最早使用时在2014年,那时候网上还没有什么资料,需要同时使用py2和py3的时候,当时的做法是同时安装Anaconda2和Anaconda3,修改里面的文件,例如将conda命令的exe文件,重命名为conda3,这个做法能用但是有很多问题:这几天需要使用以下spyder(anaconda 中集成的IDE)发现控制台一直显示connecting to kernel,我用的win10系统,可能是我将环境改动,导致无法正常运行.又重装了系统…

tensorflow成功安装后 import tensorflow as tf 报警:“ FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (type, (1,)) / '(1,)type'” 可能原因:numpy 的版本过低或者过高都会出现警告 解决:先卸载现有的numpy版本…