1.安装Anaconda 百度下载windows版本,一路点下一步,安装好了Anaconda,自带python3.6.6. 2.安装TensorFlow (1)打开Anaconda Prompt,输入conda env list,查看当前环境,发现只有base环境. (2)创建TensorFlow环境,同时安装好numpy: 输入conda create -n tensorflow python=3.6 numpy pip. (3)进入TensorFlow环境 再用conda env list,

1. 配置WSL 参考[https://www.cnblogs.com/hayley111/p/12844337.html] 2. 配置VScode 参考[https://zhuanlan.zhihu.com/p/81287191] 3. 推荐使用conda进行安装 参考[https://www.cnblogs.com/dalaska/p/12914787.html] conda环境导出备份 $ conda env export > environment.yaml $ cp environme

AI这个概念好像突然就火起来了,年初大比分战胜李世石的AlphaGo成功的吸引了大量的关注,但其实看看你的手机上的语音助手,相机上的人脸识别,今日头条上帮你自动筛选出来的新闻,还有各大音乐软件的歌曲"每日推荐"--形形色色的AI早已进入我们生活的方方面面.深刻的影响了着我们,可以说,这是一个AI的时代. 其实早在去年年底,谷歌就开源了其用来制作AlphaGo的深度学习系统Tensorflow,相信有不少同学曾经对着这款强大的机器学习系统蠢蠢欲动,但虽然有关Tensorflow的教程其实

作者:王嘉俊 王婉婷 TensorFlow 是 Google 第二代深度学习系统,今天宣布完全开源.TensorFlow 是一种编写机器学习算法的界面,也可以编译执行机器学习算法的代码.使用 TensorFlow 编写的运算可以几乎不用更改,就能被运行在多种异质系统上,从移动设备(例如手机和平板)到拥有几百台的机器和几千个 GPU 之类运算设备的大规模分布式系统. TensorFlow 降低了深度学习的使用门槛,让从业人员能够更简单和方便地开发新产品.作为Google 发布的“平台级产品”,很多

如果内容侵权的话,联系我,我会立马删了的-因为参考的太多了,如果一一联系再等回复,战线太长了--蟹蟹给我贡献技术源泉的作者们- 最近准备从理论和实验两个方面学习深度学习,所以,前面装好了Theano环境,后来知乎上看到这个回答,就调研了一下各个深度学习框架,我没有看源码,调研也不是很深入,仅仅是为了选择深度学习框架做的一个大概了解- 1. 如何选择深度学习框架? 参考资料如下: 1. https://github.com/zer0n/deepframeworks/blob/master/READ

系统环境:Ubuntu14.04 64位.Windows7 64位 双系统 CUDA 版本: 7.5 总结一下,我的安装建议是: 一定要下一份CUDA官方的安装文档,按照它的步骤一步步慢慢来,不可偷懒.CUDA 7.5 官方安装文档下载 在安装之前一定要详细检查自己的系统环境.软件是否符合CUDA的安装要求.不要存有侥幸心理,跳过检查步骤. 每进行一项操作,都检查一下该项操作是否成功.如果没成功,适时重启电脑或者重启终端, 1.安装Ubuntu系统14.04 安装完毕后不要更新系统. 这条到底是

一.python安装 centos自带python2.7.5,这一步可以省略掉. 二.python-pip pip--python index package,累世linux的yum,安装管理python软件包用的. yum install python-pip python-devel 三.安装tensorflow 安装基于linux和python2.7的tensorflow 0.9 pip install https://storage.googleapis.com/tensorflow/l

摘要: 原创出处:www.bysocket.com 泥瓦匠BYSocket 希望转载,保留摘要,谢谢! 『不要把手段当成目标 — <一个瑜伽行者的自传>』   本文提纲 1. 机器学习 2. TensorFlow 介绍     2.1 什么是 TensorFlow     2.2 TensorFlow 能做什么 3. 安装 TensorFlow     3.1 安装 pip     3.2 安装 TensorFlow     3.3 运行 Hello,TensorFlow 案例 4. 小结  

本文转载地址:https://www.leiphone.com/news/201606/ORlQ7uK3TIW8xVGF.html AI这个概念好像突然就火起来了,年初大比分战胜李世石的AlphaGo成功的吸引了大量的关注,但其实看看你的手机上的语音助手,相机上的人脸识别,今日头条上帮你自动筛选出来的新闻,还有各大音乐软件的歌曲"每日推荐"--形形色色的AI早已进入我们生活的方方面面.深刻的影响了着我们,可以说,这是一个AI的时代. 其实早在去年年底,谷歌就开源了其用来制作AlphaG

摘要: Step by Step 真正从零开始,TensorFlow详细安装入门图文教程!帮你完成那个最难的从0到1 安装遇到问题请文末留言. 悦动智能公众号:aibbtcom AI这个概念好像突然就火起来了,年初大比分战胜李世石的AlphaGo成功的吸引了大量的关注,但其实看看你的手机上的语音助手,相机上的人脸识别,今日头条上帮你自动筛选出来的新闻,还有各大音乐软件的歌曲"每日推荐"--形形色色的AI早已进入我们生活的方方面面.深刻的影响了着我们,可以说,这是一个AI的时代. 其实早

在 Mac OS X 上安装 TensorFlow 这个文档说明了如何在 Mac OS X 上安装 TensorFlow. 注意:从 1.2 版本开始,在 Mac OS X 上 TensorFlow 不再支持 GPU. 确定如何安装 TensorFlow 你可以选择一种方式安装 TensorFlow,支持下面的几种选择: virtualenv "本地" pip Docker 从源代码安装,更专业有单独的文档记录 我们建议使用 virtualenv 安装.virtualenv 是一个和其

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

安装说明 平台:Window.Ubuntu.Mac等操作系统 版本:支持GPU版本和CPU版本 安装方式:pip方式.Anaconda方式 attention: 在Windows上目前支持python3.5.x GPU版本可支持CUDA9.0.Cudnn7.0 安装过程 CUDA简介 CUDA(Compute Unified Device Architecture),是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台. CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构,该架构使GPU能够解决复杂的计算问题

安装Python python3是通过Homebrew安装的,默认安装的是3.7.0版本,但TensorFlow目前只能在3.4,3.5,3.6上安装,因此首先需要安装3.6版本的python. 首先运行命令 brew unlink python3 然后通过https://github.com/Homebrew/homebrew-core/commits/master/Formula/python.rb 找到要需要安装的python版本,我这里选择python:3.6.5_1 bottle,再用

不多说,直接上干货! 前言 建议参照最新的tensorflow安装步骤(Linux,官方网站经常访问不是很稳定,所以给了一个github的地址):         https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/docs_src/install/install_linux.md 最近,tensorflow网站上给出了新的使用Anaconda配置和安装Tensorflow的步骤,经过测试,在国内可以无障碍的访问.Ana

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

PIP软件包安装(适用于Ubuntu和Windows10): 下载pip的安装包,官网链接如下:https://pypi.python.org/pypi/pip 我选择了Source源的安装方式,单击pip-9.0.1.tar.gz 下载压缩包并解压,打开电脑的CMD(务必以管理员的方式打开CMD Dos 系统),通过切换到 解压好的目录中,如下图所示: 这里我们看到了setup.py这个安装文件,接下来开始安装pip: 安装成功的标志如下图所示: 下一步就是添加pip的PATH环境变量(如果是

https://blog.csdn.net/gubenpeiyuan/article/details/82710163 TensorFlow 调试程序 tfdbg 是 TensorFlow 的专用调试程序.借助该调试程序,您可以在训练和推理期间查看运行中 TensorFlow 图的内部结构和状态,由于 TensorFlow 的计算图模式,使用通用调试程序(如 Python 的 pdb)很难完成调试. 本指南重点介绍 tfdbg 的命令行界面 (CLI).有关如何使用 tfdbg 的图形用户界面

os安装 目前对tensorflow和cuda支持最好的是ubuntu的18.04 ,16.04这种lts,推荐使用18.04版本.非lts的版本一般不推荐. Windows倒是也能用来装深度GPU环境,但是Windows上的问题实在太多了,而且很多都是跟环境相关的,不具备普遍性,解决了也没有意义.所以真心不推荐Windows环境. 这里需要注意的是,ubuntu有桌面版本和服务器版本的区别,自己用的话,肯定是要桌面版本的,但是如果只是放在角落里做运算机又或者是桌面版本安装失败的时候,可以考虑服

1.什么是tensorflow 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为张量从流图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. tensorflow类型分为两种, 你必须选择其一来进行安装: 仅支持 CPU 的 TensorFlow.如果您的系统没有 NVID

TensorFlow 是一个用于机器学习应用程序的开源库.它是谷歌大脑的第二代系统,在取代了近源的 DistBelief 之后,被谷歌用于研究和生产应用.TensorFlow 提供了很多种语言接口,包括 Python.C++.Go.Java 和 C 等等.考虑到普遍性和易学性,本文将采用 Python 版本,并且会简单介绍下 TensorFlow 的安装和它的一些低阶 API,以及从头开始构建基于真实数据集的前馈神经网络. 在更为复杂的应用场景下,神经网络的训练时长往往是一种特别需要克服的因素.