本文由@ray 出品,转载请注明出处.  文章链接:http://www.cnblogs.com/wolfray/p/8040694.html 在之前的文章中,笔者介绍了在Mac下安装Tensorflow及开发环境搭建.但是感觉用CPU跑机器学习还是太慢了,所以便研究研究如何使用GPU来跑. 1.运行环境 软件环境: macOS Sierra 10.12.6 Xcode 8.2.1 Python 2.7 Homebrew GPU Driver: WebDriver-378.05.05.25f03

问题:mac安装tensorflow过程中,爆出oserror:permission denied 解决方案:关闭mac的sip,然后sudo安装 关闭sip的方法:重启mac,按住command+R,进入命令行,输入csrutil disable,重启电脑

如果不行的话,就用conda装吧 https://www.jianshu.com/p/d54546ab315e 推荐使用 virtualenv 创建一个隔离的容器, 来安装 TensorFlow. 这是可选的, 但是这样做能使排查安装问题变得更容易. 首先, 安装所有必备工具: # 在 Linux 上: $ sudo apt-get install python-pip python-dev python-virtualenv # 在 Mac 上: $ sudo easy_install pip

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

一. 安装 TensorFlow谷歌的官网和开源项目都有介绍各个系统的安装和使用(官网:https://www.tensorflow.org/install git: https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/g3doc/get_started/os_setup.md),这里介绍Mac版本的安装方法. 我们利用pip进行安装,如果已经安装Pip就不用安装Pip包,Anaconda里都有集成.不过要注意的是pip

开发环境: mac os 10.12.5 Python 2.7.10 GCC 4.2.1 mac默认是不带pip的,安装pip. sudo easy_install pip 1.安装virtualenv sudo pip install virtualenv --upgrade 创建一个工作目录: sudo virtualenv --system-site-packages ~/tensorflow 进行该目录,激活沙箱 cd ~/tensorflow source bin/activate 2

pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-1.14.0-py3-none-any.whl 附:在Python3.7下安装tensorflow 因为现在tensorflow还没有官方添加对Python3.7的支持,所以用pip直接安装是搜索不到合适的tensorflow包的,这时候就需要直接从.whl安装.具体方法为(以Mac为例): pip install https://

0.写在前面 ​ 之前其实安装过一次tensorflow,但是由于电脑中毒,重装了系统,把所有的环境全部删除了.之前在博客里转发了一篇别人在win10安装tensorflow的教程,但是版本比较旧了,所以这次决定自己写一下. 1.环境说明 ​ 这次安装tensorflow是在Win10(1909)版本下,基于anaconda安装的.anaconda隔离管理多个环境,互不影响,比较方便. 2.安装anaconda 2.1 下载 ​ 这里选择python 3.7版本的下载,根据自己系统实际的位数,下

注意: 1.目前Anaconda 更新原命令activate tensorflow 改为 conda activate tensorflow 2. 目前windows with anaconda 可以使用python 3.6,需要注意,如使用3.6,则需注意在创建conda环境时需使python=3.6 3.官网更新为CUDA9和cuDNN6,实测CUDA9和cuDNN7完美运行,CUDA9和cuDNN6大家可以试一下 TensorFlow 1.5.0 现已公开,如果您在Windows或Linu

机器学习和深度学习真是新生代的宠儿,我也被安排来搞这个了,这下是真的从0开始了.看了几天ppt,想跑跑代码试试,装个环境. 都说tensorflow很火很好用,反正我什么也不懂,准备把这些框架一个一个试试,抹泪. 第一步:先安装了python 3.6.3 安装过程中,选勾安装pip 第二步:安装tensorflow 选择tensorflow的安装目录,打开命令cmd,直接在当前路径下:pip install tensorflow ,这样就开始下载并且自动安装了. 下载相关的包: 下载完成后会自动

一.安装所需环境   1.gcc 安装         yum install gcc-c++    

最近要在个人台式机上搭建TensorFlow和PyTorch运行环境,期间遇到了一些问题.这里就把解决的过程记录下来,同时也可以作为安装上述环境的过程记录. 如果没有遇到类似的问题,想直接从零安装上述两个包的运行环境的,请直接阅读第三部分. 一.硬件和环境配置: 1)操作系统:Ubuntu 18.04: 2)NVIDIA Driver Version :390.48:(可通过nvidia-smi命令查到) 3)GPU:GTX 1080: (可通过nvidia-smi命令查到) 4)已安装CUDA

1.安装pip sudo easy_install pip 2.安装virtualenv sudo pip install --upgrade virtualenv 3.在指定目录创建virtualenv环境 virtualenv --system-site-packages ~/TensorFlow/ 4.激活virtualenv环境 source ~/tensorflow/bin/activate 5.关闭virtualenv环境 deactivate 6.在virtualenv中安装Ten

# 安装 2.7 环境conda create -n python2. python= conda activate python2. # 安装 1.1.0 gpu版本pip # 配置环境变量export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-8.0/lib64 export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-8.0/lib64:/usr/local/cuda-8.0/ex

1.下载软件包 官网下载地址:https://www.tenable.com/downloads/nessus 2.安装nessus dpkg -i /root/Nessus-8.14.0-debian6_i386.deb 3.启动nessus systemctl start nessusd.service 在浏览器中访问https://localhost:8834,初始化扫描器,选择Managed Scanner→Managed by Tenable.sc,点击 Continue. 新建账号密

参考: # Mac OS X, CPU only: $ pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/tensorflow-0.8.0rc0-py2-none-any.whl

一.确认tensorflow的版本: 接上一条tensorflow的安装,注意版本不匹配会出现很多问题!:[吴恩达课程使用]anaconda (python 3.7) win10安装 tensorflow 1.8 源网址:https://docs.floydhub.com/guides/environments/ Below is the list of Deep Learning environments supported by FloydHub. Any of these can be s

安装TensorFlow 1.5.0 CPU版本 :仅支持CPU的TensorFlow. 如果您的系统没有NVIDIA GPU,则必须安装此版本. 1.首先下载和安装Anaconda TensorFlow Windows版目前官方支持Python 3.5或3.6 2 打开Anaconda Prompt通过调用以下命令创建一个名为tensorflow_cpu的conda环境: 在Anaconda Prompt中 输入  注意 这里的tensorflow_cpu 可以自定义命名,通常写tensorf

本博客主要用于在Ubuntu14.04 64bit 操作系统上搭建google开源的深度学习框架tensorflow. 0.安装CUDA和cuDNN 如果要安装GPU版本的tensorflow,就必须先安装CUDA和cuDNN,请参考Caffe学习笔记2--Ubuntu 14.04 64bit 安装Caffe(GPU版本). 1.安装tensorflow github上下载已经编译好的.whl文件. 输入如下, sudo pip install tensorflow-0.8.0-cp27-non

背景 听说谷歌的第二代机器学习的框架tensorflow开源了,我也心血来潮去探探大牛的产品.怎奈安装就折腾了一天,现在整理出来备忘. tensorflow官方网站给出的安装步骤很简单: # Only CPU-version is available at the moment. $ pip install https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/tensorflow-0.5.0-py2-none-any.whl 安装pip 用到了一个pip的

http://www.linuxidc.com/Linux/2014-03/98913.htm http://www.videolan.org/vlc/#download VLC 是一款自由开源.跨平台视频播放软件,VLC2.2.0 开发代号 Weatherwax 已经发布一段时间了,有一些有趣的新特性.QT5移植,支持扩展和第三方插件,通过一个名为“插件和扩展”的附加元件管理器,使用户能够轻松地安装和删除插件. 关于VLC:可播放大多数格式,而无需安装编解码器包:MPEG-2, DivX, H