1. scikit-learn所依赖的环境: python(>=2.6 or >=3.3) numpy(>=1.6.1) scipy(>=0.9) 可用conda list 查看当前所安装的包2. 有两种安装方式: (1) pip安装:pip install -U scikit-learn (2) conda安装:conda install scikit-learn在使用pip安装时报错 然后又尝试了conda,使用conda安装成功.

tensorflow安装过程cpu版-(windows10环境下)---亲试可行方案   一, 前言:本次安装tensorflow是基于Python的,安装Python的过程不做说明 二, 安装环境:(tensorflow支持的系统是64位的,windows和linux,mac都需要64位) 和windows版本没什么关系,我的是windows10 Python3.5.2(自己电脑上安装的版本,如果你安装了,不知道版本的话可以在命令窗口输入"python --version",会显示你

1.安装Anaconda 百度下载windows版本,一路点下一步,安装好了Anaconda,自带python3.6.6. 2.安装TensorFlow (1)打开Anaconda Prompt,输入conda env list,查看当前环境,发现只有base环境. (2)创建TensorFlow环境,同时安装好numpy: 输入conda create -n tensorflow python=3.6 numpy pip. (3)进入TensorFlow环境 再用conda env list,

Ubuntu16.04在cuda以及cudnn安装好之后,安装tensorflow,tensorflow以及opencv可以到网上下载对应的安装包并且直接在安装包所在的路径下直接通过pip与conda进行安装,如下图所示: 前提是要下载好安装包.安装好tensorflow之后还需要进行在~/.bashrc文件中添加系统路径,如下图所示 Openslide是医学图像一个重要的库,这里给出三条命令进行安装 sudo apt-get install openslide-tools sudo apt-g

TensorFlow安装时,TensorFlow环境已经调好了,就是下面的第(3)步, 可我自己偏偏选了个Python3.7,因为检测到自己的Python最新版本为3.7,就手贱安了TensorFlow环境下的Python解释器为3.7的,到最后安装完了才知道,运行tensorflow时会报错.而重新安装3.5版本的会报下面的错 原因是,tensorflow支持的Python版本最高为3.5(也有说3.6的),3.7的不支持,所以就得想办法怎么卸载这个安装在tensorflow环境下的Pytho

参考:https://blog.csdn.net/dou3516/article/details/77836459 一.安装环境 TensorFlow即可以支持CPU,也可以支持CPU+GPU.前者的环境需求简单,后者需要额外的支持.TensorFlow是基于VC++2015开发的,所以需要下载安装VisualC++ Redistributable for Visual Studio 2015 来获取MSVCP140.DLL的支持.如果要安装GPU版本(有N卡,即NVIDIA显卡),需要以下额外

本文转载自:https://blog.csdn.net/gangeqian2/article/details/79358543 手把手教你windows安装tensorflow的教程参考另一篇博文http://mp.blog.csdn.net/postedit/79307696 此博文是在上文安装CUDA/cuDNN的基础上的个人填坑总结,欢迎指教. CUDA CUDA(Compute Unified Device Architecture),是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台. CUDA™是

我的开发环境是Jupyter lab,所用的库和版本大家参考: Python 3.7.1(你的版本至少要3.4以上) Scikit-learn 0.20.0 (你的版本至少要0.19) Graphviz 0.8.4 (没有画不出决策树哦,安装代码conda install python-graphviz) Numpy 1.15.3, Pandas 0.23.4, Matplotlib 3.0.1, SciPy 1.1.0 配置开发环境&安装sklearn 如果已经安装了Python,但没有所需的

版权声明:若无来源注明,Techie亮博客文章均为原创. 转载请以链接形式标明本文标题和地址: 本文标题:TensorFlow安装及jupyter notebook配置     本文地址:http://techieliang.com/2017/11/68/ tensorflow利用anaconda在ubuntu下安装方法及jupyter notebook运行目录及远程访问配置 Ubuntu下安装Anaconda bash ~/file_path/file_name.sh 出现许可后可按Ctrl+

目录 1.Anaconda下载与安装 2.Anaconda安装成功与否测试 3.安装python 4.检查TensorFlow环境添加成功与否 5.TensorFlow安装 6.测试TensorFlow安装是否成功 7.配置TensorFlow至Pycharm @ *** 本教程仅供个人学习使用,请勿用于商业获利,造成后果自负!!! *** 1.Anaconda下载与安装 (1)Anaconda下载网址:https://www.anaconda.com/distribution/ ,根据自己的系

一:创建TensorFlow工作环境目录 1. 在anconda安装目录下找到envs目录然后进入 2. 在当前目录下创建一个文件夹改名为tensorflow 二: 创建TensorFlow工作环境 1. 按下win+R键打开命令行 2. 输入conda create --name tensorflow python=3.5:然后回车 3. 接下来系统提示是否安装,输入y回车 4. 工作环境创建完成 三:安装TensorFlow 1. 使用命令activate tensorflow 切换到ten

2016年11月30日,tensorflow(https://www.tensorflow.org/)更新了0.12版本,这标志着我们终于可以在windows下使用tensorflow了(但是还是推荐在linux上使用tensorflow...)! 目前tensorflow不仅支持Python3.5,而且还支持Python3.6~ 安装方式: 下载anaconda(https://www.anaconda.com/download/).打开anaconda prompt,输入 anaconda

最近关注了几个python相关的公众号,没事随便翻翻,几天前发现了一个人工智能公开课,闲着没事,点击了报名. 几天都没有音信,我本以为像我这种大龄转行的不会被审核通过,没想到昨天来了审核通过的电话,通知提前做好准备. 所谓听课的准备,就是笔记本一台,装好python.tensorflow的环境. 赶紧找出尘封好几年的联想笔记本,按照课程给的流程安装.将期间遇到的问题记录一下. 1.安装Anaconda 百度下载windows版本,一路点下一步,安装好了Anaconda,自带python3.6.6

版本说明: 多次实验后,python3.5+TensorFlow1.2+numpy1.16.4比较成功,不会报奇奇怪怪的错.(安装流程中会说到,不需要提前下载) 准备工作: 找到电脑:C:\Users\Administrator(为了防止小白看不懂,Administrator就是电脑用户名,比如我电脑名是PC,地址就是C:\Users\pc)中的.condarc文件,打开,然后修改一下,安装Tensorflow时,需要从Anaconda仓库中下载,一般默认链接的都是国外镜像地址,下载肯定很慢啊(

写在最前: 在安装过程中遇到很多坑,一开始自己从官网下载了Python3.6.3或者Python3.6.5或者Python3.7.1等多个版本,然后直接pip install tensorflow或者从https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/下载制定的tensorflow版本,但都没有成功,在测试过程总会出现“Failed to load the native TensorFlow runtime”之类的错误,甚至为了版本来源的统一,在https:/

>>添加Anaconda 仓库的镜像 Anaconda 安装包可以到 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 下载. 提供了 Anaconda 仓库的镜像,运行以下命令: conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels https://mirrors

写在最前: 在安装过程中遇到很多坑,一开始自己从官网下载了Python3.6.3或者Python3.6.5或者Python3.7.1等多个版本,然后直接pip install tensorflow或者从https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/下载制定的tensorflow版本,但都没有成功,在测试过程总会出现"Failed to load the native TensorFlow runtime"之类的错误,甚至为了版本来源的统一,在ht

前言 实话说,在自己亲手捣鼓了一下午加一晚上后,本人深深地感受到了对于"Anaconda安装+虚拟环境Tensorflow安装"里面的坑点之多,再加上目前一些博主的资料有点久远,尤其是目前有的教程还在教大家创Python3.5的虚拟环境,而目前的PyCharm已经不支持Python3.5的解释器了!!!当时我看到那一行提示字的时候,险些崩溃...在终于弄好后,写下这篇博客记录安装过程,以及踩到的大大小小的坑点,既是记录,也希望对大家有所帮助. Anaconda安装 一.首先介绍本人的A

最近刚刚接触深度学习,安装一下tf 环境:华硕Z170主板.i7 6700k.GTX1070.Ubuntu16.04.Python2.7 在这之前先装好了cuda8.0.cudnn5.0.caffe整理一个,首次尝试从源码安装(由于源码安装过程中有一些链接失效未能成功,还是记录下来了,最后是pip install的)需要科学上网 环境是Ubuntu 16.04,依赖项就那些,此处略过,cuda8.0和cudnn5.0已经安装,完全按照官方流程安装,官方流程链接如下: https://www.te

pgmpy包的安装,以及conda的安装 pgmpy的官方网站是这样说明安装过程的: 链接:Installation 共有三个步骤,第一步是安装依赖包 首先它讲述了在linux下使用pip安装的方法: $ [sudo] apt-get install build-essential python3-dev python3-pip $ [sudo] pip3 install -r requirements.txt 或在Red Hat系统中: $ [sudo] yum -y install gcc

官方各版本的安装说明:https://www.tensorflow.org/install/ 本文介绍如何在windows环境下安装tensorflow, 跑起来简单的demo. 1.安装python(python中包括了pip) tensorflow 只支持3.5.x的python版本.可以从https://www.python.org/downloads/release/python-352/下载对应的python安装包. 我选择的是exe版本. 安装完成后,需要设置环境变量,在Path中添