tensorflow2.x 使用过程中常见错误(持续更新) 安装配置,使用tensorflow训练模型,转换为tflite模型,并部署与移动端过程中,虽然不难,但是也常出现一些莫名其妙的问题,下面简单记录下解决方法. 一.安装中问题 1. ImportError: Could not find 'cudart64_110.dll' 安装配置完tensorflow2.4.0发现引入包时,发生这样的错误,还有类似缺少cudart64_100.dll等问题. 产生这样的问题,多半是版本不对应,可以看一

Anaconda3(python3.6)安装tensorflow Anaconda3中安装tensorflow3是非常简单的,仅需通过 pip install tensorflow 测试代码: import tensorflow as tf >>> hello =tf.constant("Hello TensorFlow~") >>> soss=tf.Session() >>> print(soss.run(hello)) b'He

这是<使用亚马逊云服务器EC2做深度学习>系列的第三篇文章. (一)申请竞价实例  (二)配置Jupyter Notebook服务器  (三)配置TensorFlow  (四)配置好的系统镜像 TensorFlow是Google发布的深度学习框架,支持Python和C++的接口.TensorFlow既可以用于学术研究,也可以用于生产环境.许多Google的内部服务,就使用了TensorFlow,比如Gmail.语音识别等. 网络上TensorFlow的教程也很丰富,官方文档在第一时间就被翻译成

在本地配置好TensorFlow后,如何在PyCharm中配置TensorFlow呢? 只需将当前的Python编译环境配置为TensFlow安装路径中的Pyhton环境,具体操作如下: 1. 打开‘Default Settings’ 2. 在Project Interpreter 中选则Add local 3. 选择Existing Environment,找到TensorFlow安装路径下 bin包里的python文件 4. 添加完毕后,点击ok即可,之后就可以正常 import tenso

前几天刚下一个deepin系统,是基于linux 内核的,界面的设计有些mac的feel 感觉还是挺不错的,之后就赶紧配置了一下tensorflow ,尽管之前配置过,但是这次还是遇到点儿问题,所以说记录一下全过程. 1.想要配置tensorflow 就要先配置一下python的环境,选择的是anaconda 来进行管理python环境的 首先打开anaconda 的官网,之后在官网上下载linux 的Python3版本的anaconda ,下载下来是一个.sh的文件,下面是一张图片 2.打开终

在下午尝试配置tensorflow环境时,遇到了许多天坑,讲真的心态炸了好几次,特此写下这篇记录,希望能给看到朋友一点帮助. 先说一下这抓狂的一天的起因,比赛项目想用SVM进行一下数据分析,除了常规的配置外还有matplotlib.scipy等包(对了,下载可以常使用镜像站或者手动下载),在运行程序时,发先缺少tkinter()这个module,网上查找之后发现需要在python安装时添加这个选项,不得不重新安装了python环境(失去了所有之前配置的包,心态第一次崩溃). 由于使用的VS编译器

Anaconda自带的Jupyter Notebook很方便,但是执行速度较慢,缺少调试环境.PyCharm与Jupyter Notebook相比,执行速度更快,而且提供了类似Matlab的调试工具,极大地方便了程序开发. 安装Anaconda和TensorFlow 将Anaconda添加到Path中,使得Anaconda附带的Python解释器成为系统默认的Python解释器. 执行命令安装TensorFlow,等待时间较长 conda install tensorflow 测试TensorF

conda+豆瓣源配置tensorflow+keras环境 安装anaconda 打开Anaconda Prompt 创建虚拟环境 conda create -n myenv python=3.5 activate myenv 安装dependency pip install keras==2.0.8 -i https://pypi.douban.com/simple/ pip install tensorflow==1.1 -i https://pypi.douban.com/simple/

之前摸爬滚打总是各种坑,今天参考这篇文章终于解决了,甚是鸡冻\(≧▽≦)/,电脑不知道怎么的,安装不了16.04,就安装15.10再升级到16.04 requirements: Ubuntu 16.04 python 2.7 Flask tensorflow GPU 版本 安装nvidia driver 经过不断踩坑的安装,终于google到了靠谱的方法,首先检查你的NVIDIA VGA card model sudo lshw -numeric -C display 可以看到你的显卡信息,比如

基本参数:(如何基本参数和我的电脑不一致,有可能会出意外的错误) 操作系统:Windows 10,64位 Anaconda版本:Python 3.6版本.关于Anaconda的介绍.安装及使用教程可查看:点击 本文写作时间:2019年3月26日 全程手打,不可避免的可能出现某些错误,如果您发现请及时指正. 一.首先是安装CPU版本Tensorflow 1.打开Anaconda Prompt,输入清华仓库镜像: conda config --add channels https://mirrors

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

在阿里云上搭建爬取某信的公众号文章的程序时,发现需要验证码验证,技穷之后考虑做一个验证码识别程序,所以开始在服务器上搭建机器学习平台,背景,服务器上已经有其他应用在跑着了,所以不想停服,初始环境:centos7 gcc Python2.7 目标环境: Python3.6 TensorFlow 1.8 (因为可能存在系统问题,所以建议先根据后面的排错查看gcc版本以及其他信息,) 找了找其他人的经验,觉得可以参考这篇的方法,https://www.jianshu.com/p/98f8b55a419

一.环境 基于安装Python3.6以及pycharm. 二.在项目设置里配置编译环境 打开pycharm新建一个项目. 打开pycharm->file->setting->project:->project interpreter,将自己的interpreter调整到安装的3.6版本,大部分是已经调整好的 三.pip下载TensorFlow 打开命令行窗口使用pip命令安装TensorFlow,输入 pip install tensorflow==1.4 四.测试是否配置成功 在

能看到这说明你对python已经有一定的了解了,因此很多基础直接跳过. 一.TensorFlow环境配置: TensorFlow的环境配置在网上很多的教程都是用anaconda的方式,但是很容易出现冲突,而且问题也不是很好解决,因此不建议使用anaconda.建立一个新的pythonvirtual的环境,专门用来做TensorFlow,由于pycharm可以继承于原来的环境,因此有些库也会继承下来,即使没有也可以用pip的指令来完成安装,直接进入python的新建的虚拟环境.输入[pip ins

我们配置一个tensorflow-gpu版的深度学习环境 windows10 64 python3.5 vs2017(需要C++部分) cuda9.0 cudnn7.1 GeForce GTX1060 1.安装python 我们选择python3.5,直接从官网下载windows10版本的安装就行,可以选择默认安装路径,并添加环境变量. 测试打卡cmd,输入python,输出python的版本信息 则安装成功 2.安装vs2017 3.安装cuda 首先要确保你的电脑上装了一块差不多的显卡 我们

前言:anaconda是一个python Data Science Platform.安装它的契机是因为要用tensorflow. 安装完后感觉用它来管理python运行环境还是挺方便的,常用的conda命令: 升级conda: conda update conda 安装conda环境: conda create -n env_name python=version_number 卸载conda环境:conda remove -n env_name --all 查看当前所有的conda环境: c

1. TensorFlow TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统,表达了高层次的机器学习计算,大幅简化了第一代系统,并且具备更好的灵活性和可延展性. TensorFlow一大亮点是支持异构设备分布式计算,它能够在各个平台上自动运行模型,从电话.单个CPU / GPU到成百上千GPU卡组成的分布式系统. TensorFlow支持CNN.RNN和LSTM算法,这都是目前在Image,Speech和NLP最流行的深度神经网络模型. 2015年11月5日,G

Docker是一种 操作系统层面的虚拟化技术,类似于传统的虚拟机.传统虚拟机技术是虚拟出一套硬件后,在其上运行一个完整操作系统,在该系统上再运行所需应用进程:而容器内的应用进程直接运行于宿主的内核,容器内没有自己的内核,而且也没有进行硬件虚拟.因此容器要比传统虚拟机更为轻便.传统虚拟机使用前需要指定内存.硬盘灯大小,使用过程中即使程序没有占用那么多资源也不会释放出来,而Docker则是使用多少则占用多少. Docker有三个主要的概念:镜像(Image).容器(Container).仓库(Rep

Ubuntu系统安装 下载ubuntu iso 选择目前最新的版本是 Ubuntu 18.04 LTS .下载地址: 官网:https://www.ubuntu.com/download/desktop  下载 Rufus Rufus 是Ubuntu官网推荐的USB启动盘制作工具,此工具的特点: * 体积小,只有几百KB (Rufus 3.1版只有945KB) * 功能全 * 免安装,下载后可以直接使用 * 免费 * 开源Rufus 的官网: https://rufus.akeo.ie/ 目前R

1.安装anaconda 3.5.5 默认安装,注意,把添加到path勾选上,其他默认安装(能搜到这篇文章,相信大家都有过变成经验,这些环境变量的重要性就不要窝在多说了) 2.以管理员身份,打开anaconda prompt(否则会出现permission denied.) (1)安装python3.5.5 conda install python=3.5.5 (2)建立名为TensorFlow的conda计算环境(版本为3.3.5) conda create -n tensorflow pyt

很早之前,tensorflow环境之前我也曾装过,但是用的不是很舒服,很多问题都不明所以然.今天想要系统地学习一下tensorflow,于是又重新搭建了一遍,这次还是踩了不少坑.特此写下此文,供有兴趣的读者参考一下,希望能够帮助到大家.也给自己留个备忘. 1.安装anaconda anaconda适合各种python版本的兼容,内置功能也是非常强大,特别是虚拟环境(virtual env)的使用上,非常方便快捷.直接官网下载,选择对应的版本,然后安装到自己的目录下.不需要勾选vs code(有需