作者:桂. 时间:2017-04-17  22:02:37 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6725298.html  前言 最近在看<统计学习方法>,打算配合<机器学习实战>一起,可后者的代码是基于python2.6的: All the code examples were working on Python 2.6, there shouldn't be any problems with the 2.7. 之前装了python3.

[Desktop Entry] Version=1.0 Type=Application Name=Spyder GenericName=Spyder Comment=Scientific PYthon Development EnviRonment TryExec=/home/xxx/anaconda/bin/spyder Exec=/home/xxx/anaconda/bin/spyder %F Categories=Development;Science;IDE;Qt; Icon=/hom

因为最近一段时间没有用Spyder,今天使用时,发现Spyder又又打不开了. 之前遇到Spyder打不开的情况时,是根据这里的教程:删除.matplotlib和.spyder两个文件,但这次删除这两个文件后,Spyder并没有如期打开 后来又找到下面这个教程,里面提到了四种方法,针对我的情况具体而言:方案一:在Anaconda3\Lib\site-packages目录下添加一个名为sitecustomize.py的文件,文件内容: #file name: sitecustomize.py im

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

windows上用的tensorflow是依赖于python3.5,因此在linux下也配的3.5 一. 在Anaconda官网上下载Anaconda3-4.0.0-Linux-x86_64.sh文件,其默认的python版本是3.6 bash Anaconda3-4.0.0-Linux-x86_64.sh 二. conda create -n tensorflow python=3.5 source activate tensorflow conda install -c https://co

在自己的电脑上安装Anaconda,用conda create创建一个python 2.7版本的environment.今后我们的程序都在这个环境下执行 0.download anaconda and install 1.open anaconda prompt conda create -n python2 python=2.72.[y/n] chose y 3.conda info -e #conda会显示环境列表,当前活动的环境会被括号括起来4.conda list #查看哪个版本的pyt

关于Anaconda的安装就不介绍了,本文主要介绍spyder中安装 tensorflow.废话少说 直接重点: 1.安装好Anaconda之后,找到spyder图标 点击install,等待安装完成(下面是已经安装好了的) 接着点击 左边的Environments  找到对应的环境,下载tensorflow包(重点就在这) 必须下载这两个包才行(如果全部选中,是不能下载的),如果直选中一个tensorflow-gpu也是搞不定的.(在这块花了我好久才成功) PS:spyder调试(Debug)

step1:首先以管理员的身份启动cmd.exe: step2:升级conda(升级Anaconda前需要先升级conda)命令为:conda update conda step3:升级anaconda命令为:conda update anaconda step4:升级spyder命令为:conda update spyderstep5:升级所有包命令为:conda update --all

1.首先,默认你已经装了适合你的显卡的nvidia驱动. 到  http://www.nvidia.com/Download/index.aspx 搜索你的显卡需要的驱动型号 那么接下来就是cuda的安装. 2.安装 CUDA 9.0参考:https://blog.csdn.net/QLULIBIN/article/details/78714596#commentBox里面写得很详细,按步骤安装成功 3.安装NVIDIA cuDNN参考:https://www.cnblogs.com/perto

序 Python易用,但用好却不易,其中比较头疼的就是包管理和Python不同版本的问题,特别是当你使用Windows的时候.为了解决这些问题,有不少发行版的Python,比如WinPython.Anaconda等,这些发行版将python和许多常用的package打包,方便pythoners直接使用,此外,还有virtualenv.pyenv等工具管理虚拟环境. Anaconda 具有强大而方便的包管理与环境管理的功能 Anaconda概述 Anaconda是一个用于科学计算的Python发行

前言 在win10系统中安装Anaconda,并创建虚拟环境,但是不明白为什么切换环境之后并未激活要使用的虚拟环境. conda常用命令 activate // 切换到base环境 activate learn // 切换到learn环境 conda create -n learn python= // 创建一个名为learn的环境并指定python版本为3(的最新版本) conda env list // 列出conda管理的所有环境 conda list // 列出当前环境的所有包 cond

本机环境: anaconda3,pyhon3.7.4 配置第2个python环境,安装python3.6 > conda create --name tensorflow python=3.6 使用以上命令,默认的情况下只安装了一些必须的包,并不会像我们安装anaconda时自动安装很多常用的包,要实现上面的功能,则需要再末尾加上‘anaconda’,完整命令是 conda create --name tensorflow python=3.6 anaconda > conda activat

我的sublime 3  python 3.6.6 安装Anaconda插件 由于Anaconda插件本身无法知道Python安装的路径,所以需要设置Python主程序的实际位置.选择Settings-Default选项,搜寻“python_interpreter” key, 并键入python主程序的磁盘位置. 选择Settings-Users选项,键入以下json数据.保存,重启ST3即可. { "python_interpreter": "D:/python/pytho

高级语言分类 编译型语言(C/C++等) 解释型语言(BASIC.Python等) Python 诞生于1989年,创始人为吉多 范罗苏姆(Guido van Rossum) Python 语言特点 +解释型语言 +设计哲学是"优雅"."明确"."简单" 易学.易用 可读性高 +开发哲学是"用一种方法,最好是只用一种方法来做一件事" +现代编程语言 面向对象 支持泛型设计 支持函数式编程 +丰富的数据结构和第三方函数库 功能强

一个好的编译器对于我们处理日常的科研很关键,好的编译器无论是从界面,字体风格,提示,调试等各方面都能从用户角度出发,提供最好的使用体验.Python本身自带的IDLE或者在CMD里进行操作和调试,对于小型的测试程序和学习的时候是可以的:但是对相对比较大的程序,它们就显得有些力不从心了,首先是查找和提示的,还有就是当你想要改变程序中某个变量或者函数的名称,一个个查找是让人奔溃的事情. 本人显示从IDLE和CMD开始Python码城过程的,慢慢的发现,相对于以前使用的VS和eclipse,它们显得太

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- 简介 官网:https://www.anaconda.com/ Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版,适用于数据分析的Python工具,也可以用在大数据和人工智能领域. 支持 Linux, Mac, Windows系统; 包含了Python和相关的配套工具,包括许多非常有用的第三方库; 利用Conda来管理包和运行环境,可以很方便地解决多版本python并存.切换以及各种第三方包安装问题; Conda 用来管理包(packages).依赖与环境(environment)的

1.下载(直接到清华镜像下载) 下载链接,选择合适的版本,我试了几个,选择了一个下载最快的,原谅我的渣渣网速, 官网在国外,必须找镜像,不然很慢很慢,,,,,, 此步骤真的很慢,重新选择下载网址,这个是官网,仍然很慢,官网 清华镜像是最快的清华镜像连接此处最好按照上面的把anaconda 仓库的镜像也弄好,不然以后会很慢(实践证明,换了镜像之后快得不是一个级别啊) conda config –add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/an

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

在学习了一段时间台大李宏毅关于deep learning的课程,以及一些其他机器学习的书之后,终于打算开始动手进行一些实践了. 感觉保完研之后散养状态下,学习效率太低了,于是便想白天学习,晚上对白天学习的知识做一些总结和记录,如果有不妥的地方,欢迎大家批评指教,共同进步. 一.深度学习框架的选择 随着深度学习日趋火热,技术的逐渐兴起,各种深度学习框架也层出不穷. 目前使用普遍的框架有Tensorflow.Caffe.PyTorch.Theano.CNTK等,那么在这么多框架中该如何选择呢? 笔者