文件下载 首先,下载想要安装的版本,目前最新的是1.8.0 根据你的python版本下载对应的whl文件,下载连接:https://pypi.org/project/tensorflow/#files.也可以下载历史版本:https://pypi.org/project/tensorflow/#history 尝试安装 pip install xxxxxx.whl 会提示依赖的文件不存在.接着通过能上网的机子百度去下载对应版本号的文件继续安装.     经过一系列的下载之后,tensorflow

一.安装cuda 具体安装过程见我的另一篇博客,ubuntu16.04下安装配置深度学习环境 二.安装tensorflow 1.具体安装过程官网其实写的比较详细,总结一下的话可以分为两种:安装release版本和源码编译安装.因为源码编译安装比较繁琐,且需要安装谷歌自己的编译器bazel,所以我选择安装编译好的. 2.我写这篇博客的时候tensorflow更新到了1.4.0,安装编译好的一定看版本,因为每个版本依赖的底层库是不一样的. 1.4.0版本安装之前需要安装CUDA-8,cuDNN v6

安装 跟往常一样,我们用 Conda 来安装 TensorFlow.你也许已经有了一个 TensorFlow 环境,但要确保你安装了所有必要的包. OS X 或 Linux 运行下列命令来配置开发环境 conda create -n tensorflow python=3.5 source activate tensorflow conda install pandas matplotlib jupyter notebook scipy scikit-learn conda install -c

一.python安装 centos自带python2.7.5,这一步可以省略掉. 二.python-pip pip--python index package,累世linux的yum,安装管理python软件包用的. yum install python-pip python-devel 三.安装tensorflow 安装基于linux和python2.7的tensorflow 0.9 pip install https://storage.googleapis.com/tensorflow/l

1.安装Anaconda(在此不再赘述) 2.用Conda安装TensorFlow 1)建立TensorFlow运行环境并激活 conda create -n tensorflow pip python=2.7 #建立环境 或者python=3.4 source activate tensorflow #激活 (以后每次要使用tensorflow都需要执行此命令) 注:source deactivate #执行退出环境 2)安装TensorFlow 在Conda环境下执行(Python 2.7 

http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/get_started/os_setup.html 你可以使用我们提供的 Pip, Docker, Virtualenv, Anaconda 或 源码编译的方法安装 TensorFlow. Pip 安装 Pip 是一个 Python 的软件包安装与管理工具. 在安装 TensorFlow 过程中要涉及安装或升级的包详见 列表 首先安装 pip (或 Python3 的 pip3 ): # Ubun

tensorflow 不支持Python2.7,最好选择下载Python3.5 现在越来越多的人工智能和机器学习以及深度学习,强化学习出现了,然后自己也对这个产生了点兴趣,特别的进行了一点点学习,就通过这篇文章来简单介绍一下,关于如何搭建Tensorflow以及如何进行使用.建议的话,还是要学习了一点Python基础知识和Linux知识是最好的! 版本:Windows7 一:安装Anaconda和Tensorflow 步骤: 1:从官方网站下载Anaconda https://www.anaco

现在越来越多的人工智能和机器学习以及深度学习,强化学习出现了,然后自己也对这个产生了点兴趣,特别的进行了一点点学习,就通过这篇文章来简单介绍一下,关于如何搭建Tensorflow以及如何进行使用.建议的话,还是要学习了一点Python基础知识和Linux知识是最好的! 版本:Windows7 一:安装Anaconda和Tensorflow 步骤: 1:从官方网站下载Anaconda https://www.anaconda.com/download/ 2:进行软件安装(这个和普通的没什么特别区别

因为用pip命令直接下载安装会链接到google,导致打不开,比如使用pip install tensorflow碰到如下的问题.因此在本文中,主要介绍了如何通过源码进行TensorFlow的安装 $ pip install tensorflow Collecting tensorflow Could not find a version that satisfies the requirement tensorflow (from versions: ) No matching distrib

最近在学习google新开源的深度学习框架tensorflow.发现安装它的时候,需要依赖python2.7.X;我之前一直使用的linux是centos.而centos不更新了,里面的自带的python一般都是python2.6以下的.不仅如此,系统里面很多组件又依赖python2.6,所以导致你都不能替换掉它.无奈之下,选择ubuntu了.下面介绍一下使用ubuntu安装tensorflow遇到的一些问题. 1.ubuntu无法用Winscp连接 解决办法: (1).采用桥接的方式进行上网(

安装步骤: 1.安装虚拟机: 2.安装liunx系统: 3.安装TensorFlow. 1.安装虚拟机:虚拟机的版本是不能太低的.我使用的是:VMware-workstation-full-12.0.0-2985596 2.安装liunx系统.我使用的是centos7.安装的具体步骤使用:http://jingyan.baidu.com/album/a3f121e4b18b74fc9052bb14.html?picindex=12 3.安装TensorFlow: (1)下载文件   $sudo

如果内容侵权的话,联系我,我会立马删了的-因为参考的太多了,如果一一联系再等回复,战线太长了--蟹蟹给我贡献技术源泉的作者们- 最近准备从理论和实验两个方面学习深度学习,所以,前面装好了Theano环境,后来知乎上看到这个回答,就调研了一下各个深度学习框架,我没有看源码,调研也不是很深入,仅仅是为了选择深度学习框架做的一个大概了解- 1. 如何选择深度学习框架? 参考资料如下: 1. https://github.com/zer0n/deepframeworks/blob/master/READ

因为最近Deep Learning十分热门, 装一下TensorFlow学习一下. 本文主要介绍安装流程, 将自己遇到的问题说明出来, 并记录自己如何处理, 原理方面并没有能力解释. 由于本人之前从来没有用过Linux, 本文章恐有初级错误, 望见谅, 谢谢. (本文写于2017年3月17日) 为了能够利用GPU(NVIDIA GTX1080)运行TensorFlow, 根据调查需要按顺序安装以下内容: Ubuntu, NVIDIA驱动, CUDA, cudnn, TensorFlow 安装Ub

tensorflow简介 TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统,其命名来源于本身的运行原理.Tensor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算,TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程.TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统.TensorFlow还实现了可视化工具TensorBoard,方便直观的理解计算过程. 目前TensorFlow最新迭代版本是1.6.0,实

1.首先安装pip-install 在使用centos7的软件包管理程序yum安装python-pip的时候会报一下错误: No package python-pip available. Error: Nothing to do 说没有python-pip软件包可以安装. 这是因为像centos这类衍生出来的发行版,他们的源有时候内容更新的比较滞后,或者说有时候一些扩展的源根本就没有.所以在使用yum来search python-pip的时候,会说没有找到该软件包. 因此为了能够安装这些包,需

tips: Keras是一个高层神经网络API(高层意味着会引用封装好的的底层) Keras由纯Python编写而成并基Tensorflow.Theano以及CNTK后端. 故先安装TensorFlow,后安装Keras 为简化环境配置,在anaconda的助攻下安装 PS:直接cmd里pip Keras似乎是行不通的...没尝试... 参考:知乎专栏:[深度学习] Anaconda下TensorFlow + Keras配置指南 简单目录: 安装TensorFlow 安装Keras 安装Tens

https://blog.csdn.net/heros_never_die/article/details/79760616 最近开始学习深度学习的相关知识,准备实战一下,看了一些关于tensorflow安装的博客,绕了一些弯,因此来填一下坑(多余安装的或者非windows),主要围绕使用pycharm时需要用到tensorflow的安装过程. 环境:windows10专业版.只是想简单跑一下tensorflow的话,安装过程真的很简单. 如果你有“安装IDE并关联编译器"的经验,不想看复杂的安

环境:Ubuntu 16.04  64bit 1.    安装Anaconda Anaconda 是 Python 的一个科学计算发行版,内置了数百个Python经常会使用的库,也包括了许多机器学习和数据挖掘依赖的库,包括 Scikit-learn.NumPy.SciPy 和 Pandas等,其中可能有一些还是 Tensorflow 的依赖库. Anaconda 提供了一个编译好的环境可以直接安装.同时 Anaconda 自动集成了最新版的MKL(Math Kernel Libaray)库,这是

首先介绍一下anaconda,annoconda是一个开源的Python发行版本,里面集成了python.conda等多个科学包及其依赖项.安装完成之后,就可以使用conda版本管理器进行管理,可以让你的电脑运行多个版本的Python.tensorflow,conda通过创建不同的完全隔开的沙盒环境,使得不会出现版本不兼容的问题. 1.安装annoconda 到官网http://continuum.io/downloads下载anaconda Linux命令行中,可以通过一下命令直接下载 wge

不多说,直接上干货! 前言 建议参照最新的tensorflow安装步骤(Linux,官方网站经常访问不是很稳定,所以给了一个github的地址):         https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/docs_src/install/install_linux.md 最近,tensorflow网站上给出了新的使用Anaconda配置和安装Tensorflow的步骤,经过测试,在国内可以无障碍的访问.Ana