说明:此操作是在 Anaconda Prompt 窗口完成的 CPU版 tensorflow 的安装. 1.用 conda 创建虚拟环境 tensorflow python=3.6 conda create -n tensorflow python=3.6 conda activate tensorflow # 启用创建的环境 2.安装常用包 conda install numpy conda install scipy conda install pandas conda install xl

小编我在安装tensorflow和keras的过程中,安装进程太慢,小木棍一直在转圈...抓狂... 如何解决??? 使用清华提供的anaconda镜像,使用以后真的很快! Anaconda 镜像使用帮助 Anaconda 是一个用于科学计算的 Python 发行版,支持 Linux, Mac, Windows, 包含了众多流行的科学计算.数据分析的 Python 包. Anaconda 安装包可以到 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/a

conda create -n keras python=3.5 ipykernel activate keras python -m ipykernel install --user --name keras jupyter notebook 使用这种方法安装的 Keras 才能被 Jupyter Notebook 调用. I found the answer at http://ipython.readthedocs.io/en/stable/install/kernel_install.h

Win10安装keras 安装 Anaconda 清华加速下载链接: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 我选择的版本是: Anaconda3-5.3.1-Windows-x86_64.exe Anaconda3切换成国内源,我选择是清华源,打开cmd执行以下命令即可 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs

本机已经安装好TensorFlow安装Keras的过程中遇到了些问题,解决后做一下记录: 1.Keras与TensorFlow的关系 Keras默认以TensorFlow为后端,同时可选以Theano为后端,不过效率不如Keras 2.安装过程 首先直接根据文档尝试了 pip install keras -U --pre 或者pip install keras --pre 结果:报错为TypeError: parse() got an unexpected keyword argument 't

原文作者:aircraft 原文链接:https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/9747019.html 基本开发环境搭建 1. Microsoft Windows 版本 关于Windows的版本选择,本人强烈建议对于部分高性能的新机器采用Windows 10作为基础环境,部分老旧笔记本或低性能机器采用Windows 7即可,本文环境将以Windows 10作为开发环境进行描述.对于Windows 10的发行版本选择,笔者建议采用Windows_10_enterprise_

安装完anaconda后,想在mac下安装pytorch,但是在用官网提供的安装方法一直安装不上pytorch和torchvision,估计是被墙了 conda install pytorch torchvision -c pytorch 所以我用到清华的镜像站找到了pytorch和torchvision相应的版本并下载下来 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/osx-64/ 我下载了mac版本的pytorch-

既然要深入学习,就不能和时代脱节,所以选择了keras,资源相对比较丰富.由于Windows饱受歧视,各种文档都不推荐使用.但我又没有换系统的成本,所以还是凑合下,毕竟他们给出了方法,稍微折腾一下还是可以的.参考整合了链接[1-2]的tensorflow安装教程和链接[4]的keras安装教程,感谢原作者! 一.python. 单纯的肯定不方便:所以先装上anaconda.集成度很高,非常给力,不然各种scipy啥的会搞得很麻烦.注意版本的选择,python 3.5~3.6可以,因为tensor

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

安装环境: Windows 10 64bit GPU: GeForce gt 720 Python: 3.5.3 CUDA: 8 首先下载Anaconda3的Win10 64bit版,安装Python3.5版本.因为目前TensorFlow对Windows只支持Python3.5.可以直接下载Anaconda的安装包安装即可,一般不会有问题.(清华镜像https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/) TensorFlow 有两个版本:

1.安装Python环境 建议安装Anconda3 ,4.2.0版本 下载地址: https://repo.continuum.io/archive/index.html 或 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/?C=N&O=D 安装即可,记得全部勾选 2.Keras 安装 >>> pip install keras -U --pre 3.安装tensorflow GPU 版本 >>> pi

1.安装Anaconda 下载:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 安装Anaconda3,最新版本的就可以了,我安装的是5.3.1.安装完这个python也一起安装了.如果之前安装过python的,为了避免版本冲突的问题,建议把之前安装的给卸载. 2.添加路径到path,添加后可以使用conda命令了 C:\AppData\Software\Anaconda3 C:\AppData\Software\Anaconda3\

在安装之前,请确保你的显卡是NVIDIA的,并且是以下型号,否则不能进行gpu加速,右键我的电脑--管理--设备管理器--显示适配器.另外如果你的电脑是windows7,安装教程也是一样的,不过根据keras中文文档的建议,还是win10比较适合. 系统:windows10企业版2016 x64位(msdn下载的,系统激活用的是kms工具) 环境:python2.7 软件:Anaconda2,VS2010,cuda,cudnn(加速库) (废话:最近实验室刚配置一台高配的机器,所以我不得不重新搭

Keras是一个底层使用Theano或TensorFlow的深度学习框架,它的设计参考了Torch,用Python语言编写,也很方便使用Python调用,是一个高度模块化的神经网络库,支持使用GPU和CPU. pip是一个安装和管理Python包的工具.在Pip的帮助下,可以方便的安装一些依赖包. Keras的后端默认使用的是TensorFlow,安装的第一步可以先安装TensorFlow: pip install tensorflow 第二步,安装keras: pip install kera

先是pip install tensorflow  给装好了,但是pip install  keras出现如下的问题: 只好搜帖子,参考如下的帖子,我直接 conda install keras windows下安装keras--基于anaconda  https://www.douban.com/note/632126730/ 安装好的结果: 安装成功! 推荐安装TensorFlow的教程如下, 手把手在Windows上安装TensorFlow无坑教程_GPUS少东_新浪博客

php通用安装程序,导入数据文件(.sql)的安装程序 该程序只需要1个php文件 和 1个数据文件,很方便调用.install/index.php         程序文件install/mycms.sql        要导入的mysql数据文件( .sql文件) 本通用程序可以正确导入各种编码的数据文件 ,默认utf8,如果要换其它的,修改DB_CHARSET  常量即可.本通用程序尚未处理  表前缀 事宜. 效果截图:( ui引用某商城的安装界面, 程序代码原创 ) 主要程序代码如下:

pgmpy包的安装,以及conda的安装 pgmpy的官方网站是这样说明安装过程的: 链接:Installation 共有三个步骤,第一步是安装依赖包 首先它讲述了在linux下使用pip安装的方法: $ [sudo] apt-get install build-essential python3-dev python3-pip $ [sudo] pip3 install -r requirements.txt 或在Red Hat系统中: $ [sudo] yum -y install gcc

在cmd窗口运行代码: pip install keras -U --pre 安装Keras: 进入Python环境,运行import keras,检验是否成功安装.

解决ubuntu的pip和apt-get太慢的问题 ubuntu国外龟速的源实在难受,还是自己动手更改一下各种pip 源和apt-get 的源吧,换了之后速度令人舒适! 更换pip源成清华源 临时使用: 可以在使用pip的时候加参数-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple例如 pip install opencv-python -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 这样就从清华这边的镜像去安装open

一.模块.包 1.模块 模块实质上就是一个python文件.它是用来组织代码的,意思就是把python代码写到里面,文件名就是模块的名称,test.py test就是模块的名称 2.包 包,package本质就是一个文件夹,和文件夹不一样的是它有一个__init__.py文件.包是从逻辑上来组织模块的,也就是说它是用来存放模块的,如果想到如其他目录下的模块,那么这个目录必须是一个包才可以导入. 二.模块分类 1.标准模块.标准包 python自带的这些模块,直接import就能用的 import

1:安装 conda install jupyter notebook 2:启动 jupyter notebook