0 - 步骤 安装visualcppbuildtools_full.exe(链接:https://blog.csdn.net/u012247418/article/details/82314129) 重启电脑,在开始菜单中打开"Visual C++ 2015 x64 Native Build Tools Command Prompt"命令行 命令行中键入"activate env_name"激活虚拟环境(env_name为虚拟环境名称) 命令行中键入"pi

博客原文地址:https://blog.csdn.net/index20001/article/details/73555182 https://www.cnblogs.com/HongjianChen/p/8385547.html 亲测有用,感谢博主 安装好Anaconda后,打开Anaconda Prompt 1.建立一个conda计算环境,命名为tensorflow conda create -n tensorflow python=3.6 2.激活环境,使用conda安装tensorfl

windows下 的anaconda安装tensorflow: 在Anaconda Prompt中:conda install tensorflow python=3.5一直下载失败.总结一下原因可能国外的源,网速太慢且不稳定 借鉴http://www.cnblogs.com/nosqlcoco/p/6923861.html 把镜像改为清华大学开源软件镜像站: conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ana

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

TensorFlow 官方文档中文版 http://www.tensorfly.cn/tfdoc/get_started/introduction.html https://zhyack.github.io/posts/2016_09_30-Configurate-TensorFlow-On-Ubuntu.html https://www.leiphone.com/news/201606/ORlQ7uK3TIW8xVGF.html 一.下载并安装Anaconda 下载方式 1.官方网站 目前最新

一提到数字图像处理编程,可能大多数人就会想到matlab,但matlab也有自身的缺点: 1.不开源,价格贵 2.软件容量大.一般3G以上,高版本甚至达5G以上. 3.只能做研究,不易转化成软件. 因此,我们这里使用Python这个脚本语言来进行数字图像处理. 要使用Python,必须先安装python,一般是2.7版本以上,不管是在windows系统,还是Linux系统,安装都是非常简单的. 要使用python进行各种开发和科学计算,还需要安装对应的包.这和matlab非常相似,只是matla

如果遇到:No module named 'pycocotools' 错误,说明你的环境需要安装pycocotools,以下介绍在Windows10下安装pycocotools的方法,这是本人结合看过的N个博客总结来的,亲测可用. 1. 从 https://github.com/pdollar/coco.git这个网址下载源码(直接把压缩包下下来),解压到本地(按理来说哪儿都可以,但是既然能遇到这种问题,说明还是懂中文路径不友好的,所以放到英文路径下,个人建议为了方便管理和记忆,放到python

---恢复内容开始--- 最近尝试在MAC(OS X 10.11 El Capitan)上安装Caffe 以及Python接口遇到了一些问题但是官方安装教程上并没有提出这些问题的解决办法搜索了很久(主要在于Python接口上) 终于找到了解决办法 其实Caffe的安装分两步:安装依赖+编译源码 首先是安装依赖: [必要依赖]: 官方推荐用homebrew来安装: brew install -vd snappy leveldb gflags glog szip lmdb # 添加science源来

Oracle 12cR1 RAC 在VMware Workstation上安装(上)-OS环境配置 1.1  整体规划部分 1.1.1  所需软件介绍 Oracle RAC不支持异构平台.在同一个集群中,可以支持具有速度和规模不同的机器,但所有节点必须运行在相同的操作系统.Oracle RAC不支持具有不同的芯片架构的机器. 序号 类型 内容 数据库 p17694377_121020_Linux-x86-64_1of8.zip p17694377_121020_Linux-x86-64_2of8

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

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

一.下载anaconda 第一步当然是下载anaconda了,官方网站的下载需要用迅雷才能快点,或者直接到清华大学镜像站下载. 清华大学提供了镜像,从这个镜像下载速度很快,地址: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/ 选择相应的版本进行下载就好 下载过程中除了安装位置外,还有两个需要确认的地方. 第一个勾是是否把Anaconda加入环境变量,这涉及到能否直接在cmd中使用conda.jupyter.ipython等命令,推荐打勾,

本指南介绍了如何在 Ubuntu 上安装 TensorFlow.这些指令也可能对其他 Linux 变体起作用, 但是我们只在Ubuntu 14.04 或更高版本上测试了(我们只支持)  这些指令. 一.确定要安装的 TensorFlow 要安装以下类型的 TensorFlow, 必须选择其中一种: 仅使用 CPU 支持的 TensorFlow.如果您的系统没有 NVIDIA® GPU, 则必须安装此版本.请注意, 此版本的 TensorFlow 通常更容易安装 (通常在5或10分钟), 因此,

一.推荐两个网站 TensorFlow官方文档:https://www.tensorflow.org/install/install_windows TensorFlow中文社区:http://www.tensorfly.cn/tfdoc/get_started/os_setup.html 二.在 Windows 上安装 TensorFlow 目录: 确定要安装的 TensorFlow 使用 GPU 支持的TensorFlow 的要求 确定如何安装 TensorFlow 使用本机 pip 安装

一. 安装环境 Windows 10 64bit  家庭版 GPU: GeForce GTX1070 Python: 3.5 CUDA: CUDA Toolkit 8.0 GA1 (Sept 2016) cuDNN: cuDNN v6.0 Library for Windows 10 [注意] (1)这里值得一提的是,Python,CUDA,cuDNN之间的版本要严格匹配,不匹配安装会出错. (2)后来博主的系统升级到了Windows 10 64bit  企业版,按照上面的软件配置安装,结果出错

Windows下Anaconda的安装和简单使用 Anaconda is a completely free Python distribution (including for commercial use and redistribution). It includes over 195 of the most popular Python packagesfor science, math, engineering, data analysis. 1.安装anaconda 之前什么都不需要

首先要安装Anaconda 下载网址:https://www.anaconda.com/distribution/#download-section      Miniconda下载网址:https://conda.io/en/latest/miniconda.html 1,安装完成配置环境变量 3,安装新的虚拟环境 conda create -n 环境名称 要装的语言(指定版本) 等待安装完毕  完毕后会提示怎么开启和关闭虚拟环境 如上图安装成功 4,虚拟环境的常用命令 查看版本号 激活虚拟环

原博客转载自:https://www.cnblogs.com/lvsling/p/8672404.html 一, 前言:本次安装tensorflow是基于Python的,安装Python的过程不做说明(既然决定按,Python肯定要先了解啊):本次教程是windows下Anaconda安装Tensorflow的过程(cpu版,显卡不支持gpu版的...) 二, 安装环境:(tensorflow支持的系统是64位的,windows和linux,mac都需要64位) windows7(其实和wind

windows上安装visdom$ conda install visdomCollecting package metadata: ...working... doneSolving environment: ...working... done ## Package Plan ## environment location: S:\Users\jiangshan\Anaconda3 added / updated specs: - visdomwindows上在anaconda虚拟环境dee

Windows 7上安装配置TensorFlow-GPU运算环境 1. 概述 在深度学习实践中,对于简单的模型和相对较小的数据集,我们可以使用CPU完成建模过程.例如在MNIST数据集上进行手写数字识别,我们可以使用CPU来完成,采用经典的LeNet-5模型只需要十几分钟就能完成(具体取决于电脑配置). 然而,为了达到更好的效果或者构建更复杂的模型,一般需要更大的数据集,例如经典的ImageNet数据集.假如使用CPU训练模型将显得无比吃力(将会花费很长长长长长时间),此时GPU就可以派上用场了

最近在Windows10上安装了caffe和tensorflow,折腾了好久.在此记录一下. 安装caffe的过程已在另一篇博客中进行了记录,在此不再赘述.而tensorflow也是非常简单的,也不再详细说明. 安装caffe和tensorflow比较重要的一点是,要确保把依赖正确安装好.GPU版本的caffe需要7+版本的CUDA和5.5/5.0的CUDNN.而GPU版本的tensorflow在1.5.0以上的版本则需要CUDA9和CUDNN7.两个框架对CUDA和CUDNN的不同要求造成了小