本人使用的是: EAIDK-610开发板,Redhat的Linux系统,arm64架构,python3.6环境. 重要的: 一定要下载符合自己环境架构相同的tensorflow安装包. 三种架构: x86(32位),x86_64(64位),aarch64(arm64架构). 我所下载的安装包: tensorflow-1.10.1-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl 可在这个CSDN网站下载: https://download.csdn.net/download/weixin

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

本文主要讲解在Ubuntu系统中,如何在Anaconda下安装TensorFlow以及配置Jupyter Notebook远程访问的过程. 在官方文档中提到,TensorFlow的安装主要有以下五种形式: Pip安装:这种安装形式类似于安装其他的Python安装包.会影响到机器上当前的Python环境,可能会与已安装的某些版本相冲突. Virtualenv安装:将TensorFlow安装在指定路径下,与当前的Python环境相隔离. Anaconda安装:以Anaconda为基础安装Tensor

前言 最近要开始学习深度,那么首先在电脑上安装tensorflow.但是我不知道是配置版本的问题,还是安装失误的问题,我安装了很久没有安装成功,最后重装了电脑,并且融合了所有的网上可以查到的方案才安装成功.所以为了方便他人,我把自己的安装过程写下来,以供大家参考. 另附:后来我又重新安装tensorflow gpu,一次安装成功,但是其中也遇到些从没有见过的问题,现补充在最后. 安装材料 Vs2013 Anaconda3-4.2-windows-x86_64 Cuda_9.0.148_win10

注意: 1.目前Anaconda 更新原命令activate tensorflow 改为 conda activate tensorflow 2. 目前windows with anaconda 可以使用python 3.6,需要注意,如使用3.6,则需注意在创建conda环境时需使python=3.6 3.官网更新为CUDA9和cuDNN6,实测CUDA9和cuDNN7完美运行,CUDA9和cuDNN6大家可以试一下 TensorFlow 1.5.0 现已公开,如果您在Windows或Linu

安装TensorFlow 1.5.0 CPU版本 :仅支持CPU的TensorFlow. 如果您的系统没有NVIDIA GPU,则必须安装此版本. 1.首先下载和安装Anaconda TensorFlow Windows版目前官方支持Python 3.5或3.6 2 打开Anaconda Prompt通过调用以下命令创建一个名为tensorflow_cpu的conda环境: 在Anaconda Prompt中 输入  注意 这里的tensorflow_cpu 可以自定义命名,通常写tensorf

这个是 tensorflow 官网地址, https://www.tensorflow.org/get_started/os_setup#pip_installation_on_windows 上面有安装介绍.. 需要的资源: Python 3.5 from Anaconda https://www.continuum.io/downloads#windows   anaconda 软件可以在这里下载. 1. 下载安装 Anaconda 完成后, 因为安装过程中可以选择自动配置 环境变量, 所以

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

一.安装cuda 具体安装过程见我的另一篇博客,ubuntu16.04下安装配置深度学习环境 二.安装tensorflow 1.具体安装过程官网其实写的比较详细,总结一下的话可以分为两种:安装release版本和源码编译安装.因为源码编译安装比较繁琐,且需要安装谷歌自己的编译器bazel,所以我选择安装编译好的. 2.我写这篇博客的时候tensorflow更新到了1.4.0,安装编译好的一定看版本,因为每个版本依赖的底层库是不一样的. 1.4.0版本安装之前需要安装CUDA-8,cuDNN v6

win10安装Tensorflow 前提: 保证你的pip>=8.1版本 否则利用python -m pip install -U pip  进行升级,或下载pip源文件 确定你的显卡是否支持cuda,以及cuda版本.利用NVIDIA控制面板查看,具体请百度. Python3.5 以上. 安装的是tensorflow的gpu版本 安装: 之前,TensorFlow还不支持Window系统,虽然可以安装,但是极其麻烦.Google在2016年11月在开发者博客中宣布新版本            

记录一下学习深度学习的小事情: 1.tensorflow 现在只支持windows 64位系统: 2.因为实验室的电脑比较老旧,Gpu配置低,所以选择安装的是tensorflow Cpu版本,对于学习来说是完全够用了,等进阶之后再砸钱买个好的显卡. 3.因为需要完成吴恩达深度学习视频的作业(网上下载的作业版本),需要使用jupyter打开,所以得使jupyter能import tensorflow. 4.因为使用anaconda方式进行安装,所以不支持python3.6版本.(官网解释如图) 现

tips: Keras是一个高层神经网络API(高层意味着会引用封装好的的底层) Keras由纯Python编写而成并基Tensorflow.Theano以及CNTK后端. 故先安装TensorFlow,后安装Keras 为简化环境配置,在anaconda的助攻下安装 PS:直接cmd里pip Keras似乎是行不通的...没尝试... 参考:知乎专栏:[深度学习] Anaconda下TensorFlow + Keras配置指南 简单目录: 安装TensorFlow 安装Keras 安装Tens

最近群里聊天时经常会提到DL的东西,也有群友在学习mxnet,但听说坑比较多.为了赶上潮流顺便避坑,我果断选择了TensorFlow,然而谁知一上来就掉坑里了…… 我根据网上的安装教程,默认安装了最新版本的CUDA和cuDNN,但之后遇到了各种无法导入的问题,后来我发现主要的问题就是版本问题!!!CUDA版本和TensorFlow版本不匹配是最重要的坑. 目前NV家最新的组件是CUDA 9.1+cuDNN 7.05,而我们安装所用的清华大学的镜像里TensorFlow是1.3.0这两个是没法匹配

1.下载anaconda并一键安装 登录网页:https://www.anaconda.com/download/ 这里选择Python3.6 version 64-Bit Graphlcal Installer下载 2.打开Anaconda Navigator 3.选择Environments-Create,输入tensorflow,Python版本选择默认的3.6即可,点Create等待5分钟左右配置tensorflow环境完成. 4.选择tensorflow环境,在搜索框输入tensorf

环境:Ubuntu 16.04  64bit 1.    安装Anaconda Anaconda 是 Python 的一个科学计算发行版,内置了数百个Python经常会使用的库,也包括了许多机器学习和数据挖掘依赖的库,包括 Scikit-learn.NumPy.SciPy 和 Pandas等,其中可能有一些还是 Tensorflow 的依赖库. Anaconda 提供了一个编译好的环境可以直接安装.同时 Anaconda 自动集成了最新版的MKL(Math Kernel Libaray)库,这是

首先介绍一下anaconda,annoconda是一个开源的Python发行版本,里面集成了python.conda等多个科学包及其依赖项.安装完成之后,就可以使用conda版本管理器进行管理,可以让你的电脑运行多个版本的Python.tensorflow,conda通过创建不同的完全隔开的沙盒环境,使得不会出现版本不兼容的问题. 1.安装annoconda 到官网http://continuum.io/downloads下载anaconda Linux命令行中,可以通过一下命令直接下载 wge

Python conda安装 1: 官网下载3版本 Anaconda2-2018.12-Windows-x86_64.exe, 安装完后配置环境变量 用户变量->PATH 编辑新增路径 C:\ProgramData\Anaconda3\Scripts 2:重新管理员身份输入conda --version 查看版本, 然后升级包 conda upgrade --all 3:创建虚拟环境 名字叫做:tensorflow 的python3.5.2的环境 conda create --name tens

1.安装Python. 点击此处下载Python3.5.2.安装Python时一定要选择安装pip. 2.配置Python环境变量. 将%安装路径%\Scripts添加到Path下面. 3.修改Pip国内源. 在C:\Users\l{你的用户名}\AppData\Local下面创建pip文件夹,在pip文件夹中新建pip.conf文件,写入以下内容. [global] index-url = http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ [install] tru

因为用pip命令直接下载安装会链接到google,导致打不开,比如使用pip install tensorflow碰到如下的问题.因此在本文中,主要介绍了如何通过源码进行TensorFlow的安装 $ pip install tensorflow Collecting tensorflow Could not find a version that satisfies the requirement tensorflow (from versions: ) No matching distrib

这几天在安装TensorFlow,看了很多教程,方法也试了几种. 最后还是用pip安装成功的,过程如下. 1.安装ubuntu后在  系统设置-软件与更新-附加驱动 里,更新N卡驱动. (N卡官网下载run格式驱动手动安装比较麻烦,需要关闭X server,并禁止系统自带的开源驱动) 按照提示,重启.重启之后,终端输入nvidia-smi,可以看到GPU的信息. 2.N卡开发者官网下载CUDA deb格式安装包,这里注意,CUDA.cudnn.TensorFlow之间版本有要求.我最后使用的是c