本人配置:window10+GTX 1650+tensorflow-gpu 1.14+keras-gpu 2.2.5+python 3.6,亲测可行 一.Anaconda安装 直接到清华镜像网站下载(什么版本都可以):https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 这是我下载的版本,自带python版本为3.6 下载后直接安装即可,可参考:https://www.cnblogs.com/maxiaodoubao/p/9854595.h

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

检测目前安装了哪些环境变量:conda info --envs 查看当前有哪些可以使用的tensorflow版本:conda search  --full -name tensorflow 查看tensorflow包信息及依赖关系:conda  info  tensorflow 在anaconda中安装tensorflow 1.  进入windows命令模式,创建nxf_tensorflow环境,安装python3.6: conda create --name nxf_tensorflow py

win10下利用anaconda安装tensorflow和keras的教程都大同小异(针对CPU版本,我的gpu是1050TI的MAX-Q,不知为啥一直没安装成功),下面简单说下步骤. 一 Anaconda安装一般来说,python选择3.6的,目前虽然python到了3.7了,但是还不够稳定,所以选择python3.6的Anaconda3-5.2.0-Windows-x86_64版本,安装的时候把添加路径的选项一起选上就ok了,其他的一直next就行. 二 安装库打开Anaconda prom

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

本文链接:https://blog.csdn.net/weixin_44290661/article/details/1026789071. 安装tensorflow keras tensorflow_federated详细步骤因为tensorflow很多依赖及版本兼容性问题,卸载麻烦,所以我是新建一个conda虚拟环境,专门用来运行tensorflow相关程序,这样tensorflow有问题的话,也不会影响到其他的python环境. 打开Anaconda Prompt,输入以下命令行. 创建名

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

我在Suse 11 Sp3上使用anaconda安装TensorFlow的过程记录 准备安装包: gcc48 glibc--SP4-DVD-x86_64-GM-DVD1.iso tensorflow_install ls gcc48/ ....tar.bz2 ls tensorflow_install/ Anaconda2--Linux-x86_64.-py27_0.-py27_0.-py27_1.-py27_0.-py27_0.tar.bz2 tldextract-1.6-py27_0.tar

基于Anaconda安装Tensorflow 并实现在Spyder中的应用 Anaconda可隔离管理多个环境,互不影响.这里,在anaconda中安装最新的python3.6.5 版本. 一.安装 Anaconda 1. 下载地址: https://www.anaconda.com/distribution/#windows 选择需要的版本下载 2.双击下载好的 Anaconda2-5.2.0-Windows-x86_64.exe文件,出现如下界面,点击 Next 即可. 点击next: I

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

一.安装Anaconda 登录https://www.anaconda.com/download/#macos,下载Anaconda3-5.3.1-MacOSX-x86_64.pkg 二.安装Pycharm 登录https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=mac,下载pycharm-community-2018.3.dmg 三.安装TensorFlow 1.打开mac的终端,用conda命令创建TensorFlow环境并激活 conda

原文地址:http://www.jianshu.com/p/c245d46d43f0 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Python版本为3.5版本,需要CUDA 8.0 .之前Tensorflow对windows的支持并不好,导致如果需要使用它,需要转移到Linux平台,或者使用Cygwin什么的,总之挺麻烦,现在好了.麻烦事google帮我们解决了.感

从意识上认识Anaconda(音标:[ˌænəˈkɑ:ndə])/(拼读:安娜康达). Anaconda:水蟒的意思,如图logo像不像水蟒.其最后五个字母是conda(包管理器),而Anaconda正是在conda(一个包管理器和环境管理器)上发展出来的. Anaconda的用处:能帮你建立不同的运行环境.比如有两个项目A和B,一个是GitHub上拉取的python2版本的,一个是你项目组的python3,如果想要在你的电脑上运行,同时安装两个版本的Python会出现环境混乱或错误.再比如你需

博主经历了很多的坎坷磨难才找到一个比较好的在win10下安装TensorFlow的方法: 首先需要说明的是如果你想通过Anaconda来安装tensorflow的话,首先要确认你的python的版本是多少.如果在官网看的话,最新的版本是python3.6版本的: 虽然是可以安装最新版本然后把python版本降到3.5,但是不如直接的安装带python3.5的anaconda,这里有个所有版本的anoconda的版本的下载列表 https://repo.continuum.io/archive/,

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

什么是Anaconda anaconda指的是一个开源的Python发行版本,其包含了conda.Python等180多个科学包及其依赖项.它是一个用python开发机器学习的必备工具. 什么是tensorflow 大名鼎鼎,相信不知道tensorflow的人应该不是很多,目前github上最火的项目之一. TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统,其命名来源于本身的运行原理.Tensor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算,T

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

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

这个错误的原因可能是,anaconda安装的python版本为3.7,现在tensorflow仅支持python 3.6   改变python版本:首先在命令行创建一个名为python36的环境,指定的Python版本是3.6.如下: conda create --name python36 python=3.6 activate python36 python --version #查看 发现已经是3.6版本 现在在命令行里试一下: python import tensorflow 发现可以用

1.下载anaconda python3.5版本,Windows不支持python3.6,linux和mac支持python2.7和python3.3+ 2.创建环境   conda create -n tensorflow_cpu python=3.5 3.切换环境  activate tensorflow_cpu 4.安装库 conda install anaconda 5.安装tensorflow库      conda install tensorflow 6.退出环境  deactiv