问题 1 假设已经安装完Anaconda Navigator,按照 网址:https://www.zhihu.com/question/55577586 的教程操作,设置镜像源地址,安装. 问题 2:安装TensorFlow. Pytorch教程 参照:https://zhuanlan.zhihu.com/p/63764030 2.1 创建虚拟环境 创建虚拟环境的目的是方便管理不同版本的包,比如我想同时安装多个版本的tensoflow 和 pytorch,每个版本的tensoflow 和pyto

参考博客:https://blog.csdn.net/weixin_44170512/article/details/103990592 (本文中部分内容引自参考博客,请大家支持原作者!) 感谢大佬的教程,真的非常的通俗易懂! 这里我安装的是Tensorflow2.3cuda版,也就是GPU版本,要安装CPU版本的小伙伴请勿参考本文! 安装步骤 注意:1.安装过程中需要C盘预留出10~15G左右的空间(实际上不需要这么多,为了保险起见尽量多留一些空间) 2.GPU版本需要你电脑的GPU支持Cud

0.前言 今年暑假买了个1660ti的游戏本学python,后来发现跑一些数据量比较大的代码和深度学习的时候太慢了,遂想装一下GPU版本,看了网上的资料搞了好几天,又是CUDA又是cudnn的,网速慢不说,装完还各种报错,最后发现随着anaconda和tensorflow的更新,现在利用anadonda只要一行命令就能完成.(装好虚拟环境后,直接看4.2) 1. 安装anaconda 这部分没啥难度,只要注意两点: 1.去官网下载https://www.anaconda.com/distribu

      背景:我的机器上tensorflow 1.14 & 2.0,这俩版本都有,之前都是用1.14版本,今天试一下2.0尝尝鲜, 结果就掉坑去了 把CUDA10.1 和 cudnn 安装好了 随便写了一段测试代码,用 tf-gpu 跑一下,结果就出现问题了 Bug 如下: Could not load dynamic library 'cudart64_100.dll'; dlerror: cudart64_100.dll not found 这尼玛啥情况,难道是CUDA 和cudnn 版

pip install -U --ignore-installed wrapt enum34 simplejson netaddr 参考:https://bugs.launchpad.net/rally/+bug/1764545

pip install tensorflow==2.0.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple import tensorflow as tfprint(tf.__version__)#输出'2.0.0-alpha0'print(tf.test.is_gpu_available())

前言: 本篇文章主要讲解的是在学习人工智能之深度学习时所学到的知识和需要的环境配置(安装Anaconda3和TensorFlow2步骤详解),以及个人的心得体会,汇集成本篇文章,作为自己深度学习的总结与笔记. 内容主要是人工智能和深度学习的简介.环境配置和简单的python实例演示. 对于刚了解人工智能基本常识和具有Python基础的人,再来看本篇文章,就会对人工智能之深度学习有种豁然开朗的感觉,也是对人工智能学习的一种进阶. PS:开发工具包在文章末尾,有需要或者有问题可以评论区留言讨论 一.

目前,由于3060显卡驱动版本默认>11.0,因此,其不能使用tensorflow1版本的任何接口,所以学习在tf2版本下的目标检测驱动是很有必要的,此配置过程同样适用于任何30系显卡配置tf2. 一般配置Anaconda比较简单,这里便跳过,选用的anaconda版本为Anaconda3-2020.11-Windows-x86_64,可以在清华镜像官网上下载. 1,配置安装conda 本次选用的tensorflow版本为2.4,cuda为11.0,cudnn为8.0,对应python为3.7

1. 使用 pip install   安装 OpenCV 2. 对于 Ananconda 安装 OpenCV ,通常会遇到无法 import 的情况, 这是由于 anaconda 本身没有遵循 PEP 8 准则,缺失了 python3.dll 文件,导致的 我们可以从 https://www.python.org/ftp/python/ 中选择对应的版本,下载对应版本,并将其中的 python3.dll 拷贝到 anaconda 中 python.exe 对应文件夹即可 例如,https://

学习python,机器学习(maching-lerning).深度学习(deep-learning)等概念也是耳熟能详.我最近从新手开始学习maching-learning知识,不过课程偏向基本的理论知识,所以有时感觉枯燥无味,于是我试着实践代码,对于从零开始的小白来说,理论到实践要解决的第一个问题居然是各种第三方包的安装成功和测试顺利.这次让我意识到不仅要写好程序,还有编译运行环境.程序的各种依赖满足.“万事俱备,只欠东风”也许说的就是这样吧.下面记录自己采坑艰难过程. 在anaconda环境

目录 问题描述 安装 tensorflow-cpu-2.0 编译 Nvidia Samples 问题描述 网上已经很多关于配置CUDA的文章,自己这篇文章只是个大致的安装步骤,文章重点是安装和配置的一些细节,而至于具体的步骤(比如软件怎么下,环境变量怎么配等)请自行搜索,我相信大家也不会只参考一篇文章,如有指正或疑问请评论留言,谢谢! 安装 tensorflow-cpu 安装 tensorflow-gpu-2.0,并配置 CUDA 编译 Nvidia Samples 环境:Win10:GPU--

Caffe + Ubuntu 14.04 + CUDA 8 + cudnn 8.0+Ananconda3+opencv3.0.0 //由于本人使用的是英文版ubuntu,没装汉语输入法,暂时就用蹩脚的英语(--)来记录我的caffe安装过程了, //有的少数我认为很重要的地方会用 在线拼音转汉语 来用汉语标注 1 CUDA downloads  and install instructions https://developer.nvidia.com/cuda-downloads sudo ap

基于Ubuntu+Python+Tensorflow+Jupyter notebook搭建深度学习环境 前言一.环境准备环境介绍软件下载VMware下安装UbuntuUbuntu下Anaconda的安装二.Xshell远程连接Ubuntu系统三.Jupyter notebook服务器的配置及远程访问四.远程环境的测试Tensorflow软件库的安装简单爬虫数据可视化基于神经网络实现fashion_mnist图片的识别总结 前言 如今,人工智能.深度学习等高深知识逐渐融入大家的视野,小大验证码的识

最近我在用Macbook Pro练习PyTorch的时候,发现明明在终端已经用pip安装了PyTorch,但在pycharm运行时总是报错:No module named torch. 但是我把同样的代码用Spyder跑就没有问题,感动很费解,找了很多资料,终于弄明白了.原来Pycharm.Spyder和终端用的不是同一个环境,在终端安装的地方没有用在pycharm里面. 下面记录一下解决办法: 1.安装Anaconda3之后,有一个Anaconda Navigator应用程序,打开它,可以在其

@ 目录 YOLO v4源码 CMake安装 CUDA安装 cuDNN安装 OpenCV安装 Cmake编译 VS编译 图像测试 测试结果 YOLOv4是最近开源的一个又快又准确的目标检测器. 首先看一下Github上的版本要求及下载地址: 系统:Windows or Linux CMake >= 3.12: https://cmake.org/download/ CUDA 10.0: https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive OpenC

0 前言 TensorFlow 2.0,今天凌晨,正式放出了2.0版本. 不少网友表示,TensorFlow 2.0比PyTorch更好用,已经准备全面转向这个新升级的深度学习框架了. ​ 本篇文章就带领大家用最简单地方式安装TF2.0正式版本(CPU与GPU),由我来踩坑,方便大家体验正式版本的TF2.0. 废话不多说现在正式开始教程. 1 环境准备 我目前是在Windows10上面,使用conda管理的python环境,通过conda安装cuda与cudnn(GPU支持),通过pip安装的t

版本: python3.5 Anaconda 4.2.0 tensorflow2.0 cpu版本 1.安装命令 pip3 install tensorflow==2.0.0.0a0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ # -i表示重新指定镜像,提高下载速度 2.报错以及解决方法 (1)报错: “Cannot remove entries from nonexistent file c:\program files\anaconda3\lib\

欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java.Docker.Kubernetes.DevOPS等: 本篇概览 本篇记录了自己在Ubuntu 16.04.7 LTS系统上搭建TensorFlow2开发环境的过程,用于将来重装时的参考 硬件是2018年购买的惠普暗隐精灵3代,显卡GTX1060,已经安装了Ubuntu16 LTS桌面版 执行本篇操作前需要安装Nvidia的驱动,详情请参考<Ubu

x相信每一个学习深度学习的人来说都知道Google的深度学习框架TensorFlow,估计每个人都想成为一个TF Boy(TensorFlow Boy).我也是这个想法,于是我踏上了安装TensorFlow的不归路,期间遇到很多错误,最终都没装成功,因为想装好它需要装太多东西,显卡驱动啊,CUDA啊,cuDNN等,而且版本还要匹配.就在我想要放弃的时候,我看到这个视频:https://www.bilibili.com/video/av75331861?p=1,这绝对良心视频. 好了,现在直接讲解

使用如下命令 pip3 install numpy pandas matplotlib sklearn tensorflow==2.0.0-alpha0 -i https://pypi.doubanio.com/simple 安装notebook pip3 install notebook -i https://pypi.doubanio.com/simple 另有文章说python3使用 pip3 install jupyter 运行 jupyter notebook 参考: https://

这段时间需要部署tensorflow到linux上,由于堡垒机不能连外网,所以pip.apt-get.wget.git统统不能用,然后就是各种调试了,下面整理了一些遇到的问题和解决方案,供大家参考(CentOS/Python3.4),有什么遗漏的问题还望大家补充. 1.Putty.XShell.SecureCRT.SSH Secure Shell Slient的优缺点 现在大多是用的xshell,因为xshell有一款个人免费的,还是中文界面,对于这种四级都是勉强过的,真心不错. putty因为