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

一. 安装环境 Windows 10 64bit  家庭版 GPU: GeForce GTX1070 Python: 3.5 CUDA: CUDA Toolkit 8.0 GA1 (Sept 2016) cuDNN: cuDNN v6.0 Library for Windows 10 [注意] (1)这里值得一提的是,Python,CUDA,cuDNN之间的版本要严格匹配,不匹配安装会出错. (2)后来博主的系统升级到了Windows 10 64bit  企业版,按照上面的软件配置安装,结果出错

在安装之前,请确保你的显卡是NVIDIA的,并且是以下型号,否则不能进行gpu加速,右键我的电脑--管理--设备管理器--显示适配器.另外如果你的电脑是windows7,安装教程也是一样的,不过根据keras中文文档的建议,还是win10比较适合. 系统:windows10企业版2016 x64位(msdn下载的,系统激活用的是kms工具) 环境:python2.7 软件:Anaconda2,VS2010,cuda,cudnn(加速库) (废话:最近实验室刚配置一台高配的机器,所以我不得不重新搭

版本查询 cpu tensorflow conda env list source activate tensorflow python import tensorflow as tf 和 tf.__version__ 1.11.0 keras conda env list source activate keras import keras 2.2.2 print(keras.__version__) import tensorflow as tf tf.__version__ 1.11.0

安装TensorFlow GPU pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu 安装测试: $ source activate tf #激活tf环境 import tensorflowas tf hello= tf.constant('Hello, TensorFlow!') sess= tf.Session() print(sess.run(hello)) # 未报错即安装正确 安装Keras # 直接在虚拟环境中安装 pip

转自http://www.jianshu.com/p/01dc42595733 注:Macbook pro 13' 没有NVIDIA的显卡,没办法CUDA编程,所以下面都是CPU编程. 1. 安装homebrew homebrew是Mac端的一个软件包管理系统,通过它可以很方便地通过控制台命令安装程序.打开终端,输入(把下面的直接复制就行了): /usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/in

安装环境: Windows 10 64bit GPU: GeForce gt 720 Python: 3.5.3 CUDA: 8 首先下载Anaconda3的Win10 64bit版,安装Python3.5版本.因为目前TensorFlow对Windows只支持Python3.5.可以直接下载Anaconda的安装包安装即可,一般不会有问题.(清华镜像https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/) TensorFlow 有两个版本:

1.安装Python环境 建议安装Anconda3 ,4.2.0版本 下载地址: https://repo.continuum.io/archive/index.html 或 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/?C=N&O=D 安装即可,记得全部勾选 2.Keras 安装 >>> pip install keras -U --pre 3.安装tensorflow GPU 版本 >>> pi

本机已经安装好TensorFlow安装Keras的过程中遇到了些问题,解决后做一下记录: 1.Keras与TensorFlow的关系 Keras默认以TensorFlow为后端,同时可选以Theano为后端,不过效率不如Keras 2.安装过程 首先直接根据文档尝试了 pip install keras -U --pre 或者pip install keras --pre 结果:报错为TypeError: parse() got an unexpected keyword argument 't

一. 安装环境 Ubuntu16.04.3 LST GPU: GeForce GTX1070 Python: 3.5 CUDA Toolkit 8.0 GA1 (Sept 2016) cuDNN v6.0 Library for Linux TensorFlow版本: Linux GPU:  Python 3.5 (build history) 版本之间要匹配,否则安装可能会出错. 二.软件下载: 1.Ubuntu16.04.3 LST 下载地址:https://www.ubuntu.com/d

转载请注明出处: https://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/9834567.html 参考网址: https://www.anaconda.com/blog/developer-blog/tensorflow-in-anaconda/ 之前的一篇,直接安装tensorflow的: https://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6592052.html =======================================

Keras是一个底层使用Theano或TensorFlow的深度学习框架,它的设计参考了Torch,用Python语言编写,也很方便使用Python调用,是一个高度模块化的神经网络库,支持使用GPU和CPU. pip是一个安装和管理Python包的工具.在Pip的帮助下,可以方便的安装一些依赖包. Keras的后端默认使用的是TensorFlow,安装的第一步可以先安装TensorFlow: pip install tensorflow 第二步,安装keras: pip install kera

Python---Virtualenv 下安装Keras  (基于Tensorflow后端)   一.Keras简介 https://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/ Keras是一个高层神经网络API,Keras由纯Python编写而成并基Tensorflow.Theano以及CNTK后端.Keras 为支持快速实验而生,能够把你的idea迅速转换为结果,如果你有如下需求,请选择Keras: 简易和快速的原型设计(keras具有高度模块化,极简,和可扩充特性

一.安装anaconda anaconda安装简单,只要确定自己的系统即可,具体安装请参考这里 二.确定自己的系统版本 我的是centos cat /etc/redhat-release 查看linux系统方法: # 方法一 cat /proc/version # 方法二 lsb_release -a # 方法三 cat /etc/issue # 方法四 cat /etc/redhat-release 三.确定自己的CUDA版本 什么是cuda: CUDA(ComputeUnified Devi

Win10安装keras 安装 Anaconda 清华加速下载链接: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 我选择的版本是: Anaconda3-5.3.1-Windows-x86_64.exe Anaconda3切换成国内源,我选择是清华源,打开cmd执行以下命令即可 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs

先是pip install tensorflow  给装好了,但是pip install  keras出现如下的问题: 只好搜帖子,参考如下的帖子,我直接 conda install keras windows下安装keras--基于anaconda  https://www.douban.com/note/632126730/ 安装好的结果: 安装成功! 推荐安装TensorFlow的教程如下, 手把手在Windows上安装TensorFlow无坑教程_GPUS少东_新浪博客

在cmd窗口运行代码: pip install keras -U --pre 安装Keras: 进入Python环境,运行import keras,检验是否成功安装.

ubuntu18.04 下利用conda安装opencv3 安装opencv3 conda install -c https://conda.anaconda.org/menpo opencv3 出现的问题: EnvironmentNotWritableError: The current user does not have write permissions to the target environment. environment location: /home/huangli/anac

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

pip install keras 报错了,看报错信息是卡在scipy上了,查了一下 https://stackoverflow.com/questions/42240720/python-scipy-giving-error-with-pip-install-scipy 到这个网址 http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#scipy 下载whl文件,然后cd到下载的目录,运行 pip install 你下载的版本.whl 安装成功后,再安装kera