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

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 =======================================

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

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

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

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

安装mxnet GPUsudo pip install mxnet-cu80==1.1.0 推荐pip安装mxnet,土豪gpu版本: pip install mxnet-cu90==1.0.0 豪华至尊gpu+mkl版本 pip install mxnet-cu90mkl==1.0.0 (1)使用系统python验证,命令行中输入:python 1,cpu: from mxnet import ndx = nd.array([1,2,3])x.contextcpu(0) 2,GPU from

(译)综合指南:通过Ubuntu 16.04上从Source构建来安装支持GPU的Caffe2 译者注: 原文来自:https://tech.amikelive.com/node-706/comprehensive-guide-installing-caffe2-with-gpu-support-by-building-from-source-on-ubuntu-16-04/?tdsourcetag=s_pctim_aiomsg, 不得不说该文作者知识比较丰富,研究比较深入,环境的配置讲解比较详

安装支持GPU的tensorflow前提是正确安装好了 CUDA 和 cuDNN. CUDA 和 cuDNN的安装见 Nvidia 官网和各种安装教程,应该很容易,重点是要选准了支持自己GPU的 CUDA 版本,再选准支持 该 CUDA 版本的 cuDNN版本. 关于CUDA: tensorflow-gpu 1.5 及以上版本要求 CUDA 版本为9.0; 如果本机装的 CUDA版本是8,安装了 tensorflow-gpu 1.5及以上版本,会报错: ImportError: libcubla

pip和conda安装源更改 python模块安装,使用国内源可以提高下载速度. pip源更改: pip源有好几个,我一直用的清华的pip源,它5分钟同步一次. 临时使用: pip 后加参数 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 例:pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pandas 永久使用: Linux下: 修改 ~/.pip/pip.conf (没有就创建一个), 修

conda安装的国内镜像配置,实现快速下载 anaconda的所有的软件包全部在国外,安装起来很麻烦,关键是下载速度慢,而且经常中断,所以需要配置国内安装的镜像,下载速度就很快了. 一.conda换国内源 1.1 查看源 命令 conda config --show-sources 显示结果 ==> /home/xxx/.condarc 本文由博客一文多发平台 [OpenWrite](https://openwrite.cn?from=article_bottom) 发布!

yolov3 进化之路,pytorch运行yolov3,conda安装cv2,或者conda安装找不到包问题 conda找不到包的解决方案. 目前是最快最好的实时检测架构 yolov3进化之路和各种性能对比 https://zhuanlan.zhihu.com/p/35394369 yolov3效果实现,大片段 https://zhuanlan.zhihu.com/p/36478097 yolov3,pytorch运行试验 https://blog.csdn.net/discoverer100/

anaconda+pytorch安装(无GPU版本) 待办 https://blog.csdn.net/nnUyi/article/details/78471326

1.问题描述 当非conda安装的RStudio,在调用Anaconda中的R环境时,报如下错误: 2.解决办法 下载同版本的R,对Anaconda中R相应的文件进行替换(图标中标注的部分) R3.5.1 Anaconda中的R3.5.1

Conda安装及第一个py程序 安装Conda 下载安装 在Anaconda官网下载Anaconda 打开Conda安装程序 设置好安装目录(这个一定要记好,后边要用),比如我的目录就是 D:\ProgramData\Anaconda3\ 剩下的按默认进行就可以了 环境变量配置 环境变量配置非常重要

Install Anaconda and python 1. cuda-8.0 download cuda_8.0.61_375.26_linux.run ./cuda_8.0.61_375.26_linux.run 2.cudnnv5.1 for cuda-8.0 download cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz tar xvzf cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz cp cuda/include/cudnn.h cuda-8.0/include

      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

安装环境:wondows 64bit Teano安装测试 1. Anaconda 安装 Anaconda是一个科学计算环境,自带的包管理器conda很强大.之所以选择它是因为它内置了python,以及numpy.scipy两个必要库和一些其他库,比起自己安装要省事. 首先下载Anaconda-2.1.0-Windows-x86_64.exe 安装选择默认配置即可,下砸地址.安装成功后效果如下: 这里有Anaconda管理器(Anaconda Command Prompt),输入conda lis