tf1.13.1 及 tf2.0.0  相关依赖及版本 硬件说明:显卡NVIDIA-GEFORCE-GTX-1060 1.驱动版本检查,并且更新显卡驱动[这一步很重要,你的驱动版本低了,cuda及cudnn就可能出错] 错误:DLL load failed: 找不到指定的模块. cmd中输入:nvidia-smi 显卡驱动已经是最新的了.如果不是最新的显卡驱动,需要手动更新一下. 补充:驱动version对应 cuda 和 cudnn的版本 我们安装的cuda 是10.0.130   所以:wi

硬件环境:ASUS Z370 + i7 8700K + 16G + GTX1660 软件环境:win10 x64    anaconda 3.5    python 3.6   pycharm 2018.3 步骤: 1 系统补丁升级至1803 2 安装 nvidia 驱动 419.35-desktop-win10-64bit-international-whql-rp.exe 3 安装cuda 10.0 [注意:10.1安装完不支持tensorflow1.13.1会提示dll not loade

背景 听说谷歌的第二代机器学习的框架tensorflow开源了,我也心血来潮去探探大牛的产品.怎奈安装就折腾了一天,现在整理出来备忘. tensorflow官方网站给出的安装步骤很简单: # Only CPU-version is available at the moment. $ pip install https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/tensorflow-0.5.0-py2-none-any.whl 安装pip 用到了一个pip的

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

Jetson TX2安装tensorflow 大致分为两步: 一.划分虚拟内存 原因:Jetson TX2自带8G内存这个内存空间在安装tensorflow编译过程中会出现内存溢出引发的安装进程奔溃 1. 创建8G大小的swapfile fallocate -l 8G swapfile 2. 更改swapfile的权限 chmod 600 swapfile 3. 创建swap区 mkswap swapfile 4. 激活swap区 sudo swapon swapfile 5. 确认swap区在

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

1.TensorFlow的版本要和对应的cuda,cudnn版本都对应上,装了cuda 9.0和cudnn 7.5,TensorFlow默认装了最新版1.13.1,一直出现 DLL error: 找不到指定模块.装了各种VS2015.2017都没用,最后发现是TensorFlow版本太高,需要cuda10.0支持,所以要卸了装1.12版本. 2.cuda版本应该和显卡版本关系不大,显卡显示的是cuda9的版本,应该也可以装cuda 10.0 和 TensorFlow 1.13,不过没有去尝试 3

一. 安装环境 Ubuntu16.04.3 LST GPU: GeForce GTX1070 Python: 3.5 CUDA Toolkit 8.0 GA1 (Sept 2016) cuDNN v6.0 Library for Linux TensorFlow版本: Linux GPU:  Python 3.5 (build history) 版本之间要匹配,否则安装可能会出错. 二.软件下载: 1.Ubuntu16.04.3 LST 下载地址:https://www.ubuntu.com/d

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6592052.html 参考网址: https://www.tensorflow.org/install/install_linux#InstallingAnaconda(需跨越绝境长城) http://mbless.de/blog/2016/01/09/upgrade-to-python-2711-on-ubuntu-1404-lts.html http://stackoverflow.com/qu

文件下载 首先,下载想要安装的版本,目前最新的是1.8.0 根据你的python版本下载对应的whl文件,下载连接:https://pypi.org/project/tensorflow/#files.也可以下载历史版本:https://pypi.org/project/tensorflow/#history 尝试安装 pip install xxxxxx.whl 会提示依赖的文件不存在.接着通过能上网的机子百度去下载对应版本号的文件继续安装.     经过一系列的下载之后,tensorflow

安装DOCKER 1. https://docs.docker.com/engine/installation/linux/docker-ce/ubuntu/ nstall from a package If you cannot use Docker’s repository to install Docker CE, you can download the .deb file for your release and install it manually. You will need t

1.获取python3.5.x https://www.python.org/ftp/python/3.5.4/python-3.5.4-amd64.exe 2.安装python3.5.x,默认安装即可,安装后将路径添加到环境变量PATH中 笔者安装后python的路径为:C:\Users\jello\AppData\Local\Programs\Python\Python35 pip路径为:C:\Users\jello\AppData\Local\Programs\Python\Python3

版权声明:勤学 修德 明辨 笃实 - CSDN周雄伟 https://blog.csdn.net/ebzxw/article/details/80701613 已有环境:python3.7.1 anaconda隔离管理多个环境,互不影响.这里,在anaconda中安装最新的python3.6.5 版本. linux环境下使用anaconda安装tensorflow步骤见:https://blog.csdn.net/ebzxw/article/details/80693152 一. 安装anaco

首先要下载python3.6: https://www.python.org/downloads/release/python-361/ 接着下载: numpy-1.13.0-cp36-none-win_amd64.whl 安装这两个: 安装python 3.6成功,接着安装numpy. 接着安装tensorflow: 最后测试一下: python3.6 + tensorflow安装完毕,高深的AI就等着你去开发了! 1. RPG游戏从入门到精通 http://edu.csdn.net/cour

开发环境: mac os 10.12.5 Python 2.7.10 GCC 4.2.1 mac默认是不带pip的,安装pip. sudo easy_install pip 1.安装virtualenv sudo pip install virtualenv --upgrade 创建一个工作目录: sudo virtualenv --system-site-packages ~/tensorflow 进行该目录,激活沙箱 cd ~/tensorflow source bin/activate 2

http://blog.csdn.net/levy_cui/article/details/51251095 1.python 版本切换到2.7 推荐使用pythonbrew,http://blog.csdn.net/nuccch/article/details/17595161 2.pip安装相关包 安装tensorflowpip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0

CentOS 6.6 x64安装TensorFlow升级Python到2.7(系统自带Python版本为2.6) // 安装编译工具 $ yum -y install gcc automake autoconf libtool make // 安装依赖库 $ yum install -y zlib-devel openssl-devel bzip2-devel // 下载编译Python $ wget https://www.python.org/ftp/python/2.7.13/Python

1.安装Anaconda 下载:https://repo.continuum.io/archive/,我用的是Python 3.5 ,64位系统,所以选择的版本是Anaconda2-4.2.0-Windows-x86_64.exe 下载完以后,安装.   安装完以后,打开Anaconda Prompt,输入清华的仓库镜像,更新包更快:   conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/

最简单的 Tensorflow 的安装方法是在 pip 一键式安装官方预编译好的包 pip install tensorflow通常这种预编译的包的编译参数选择是为了最大兼容性而不是为了最优性能,导致在使用过程中,每次运行代码都会输出一大堆的 warning 信息.例如在安装了谷歌官方的 Tensorflow 1.3.0 包后,运行以下测试代码时 import tensorflow as tf hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')sess = tf.

windows 10 64bit下安装Tensorflow+Keras+VS2015+CUDA8.0 GPU加速 原文见于:http://www.jianshu.com/p/c245d46d43f0 作者 xushiluo 关注 2016.12.21 20:32* 字数 3096 阅读 12108评论 18喜欢 19 写在前面的话 2016年11月29日,Google Brain 工程师团队宣布在 TensorFlow 0.12 中加入初步的 Windows 支持.但是目前只支持64位,而且Py

http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/get_started/os_setup.html 你可以使用我们提供的 Pip, Docker, Virtualenv, Anaconda 或 源码编译的方法安装 TensorFlow. Pip 安装 Pip 是一个 Python 的软件包安装与管理工具. 在安装 TensorFlow 过程中要涉及安装或升级的包详见 列表 首先安装 pip (或 Python3 的 pip3 ): # Ubun