python虚拟环境 由于TensorFlow只支持某些版本的python解释器,如Python3.6.如果其他版本用户要使用TensorFlow就必须安装受支持的python版本.为了方便在不同项目中使用不同版本的python,可以考虑Virtualenv创建虚拟环境. 以下为windows环境创建.启用.停用.删除虚拟环境的方法 python --version 打印的是系统环境变量里第一个找到的python解释器版本3.7 pip3 install virtualenv 安装virtual

参考文档: https://tensorflow.google.cn/install/pip 首先明确,我们采用python3环境. 1. 先确认本机已安装好python3的环境 python3 --version pip3 --version virtualenv --version 如没有则安装以下命令安装: $ sudo apt-get install python3-pip python3-dev $ sudo pip3 install -U virtualenv 2. 创建虚拟环境(推

前提: 下载anaconda,然后创建一个python虚拟环境: 命令: conda create -n tf_cpu python=3.6       # (tf_cpu  是这个虚拟环境的名字) 切换到该虚拟环境下: 命令:activate tf_cpu 查看所有虚拟环境列表 命令:conda env list 不完美版tensorflow安装: 切换到自己的虚拟环境下后,直接利用pip安装: 命令:pip install --upgrade --ignore-installed tenso

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

1.TensorFlow的版本要和对应的cuda,cudnn版本都对应上,装了cuda 9.0和cudnn 7.5,TensorFlow默认装了最新版1.13.1,一直出现 DLL error: 找不到指定模块.装了各种VS2015.2017都没用,最后发现是TensorFlow版本太高,需要cuda10.0支持,所以要卸了装1.12版本. 2.cuda版本应该和显卡版本关系不大,显卡显示的是cuda9的版本,应该也可以装cuda 10.0 和 TensorFlow 1.13,不过没有去尝试 3

在windows下安装的TensorFlow做学习研究之用,如果要进行技术,请看相关博文:CentOS7安装TensorFlow 1.安装Pytho3.5 首先到Anaconda网站去下载Windows版本的软件,这里选择v3.6版本. 建议大家还是选择python3.5,因为tensorflow需要3.5版本,3.6安装不上.我因为后面做了版本切换,所以安装的3.6. https://www.continuum.io 2.安装完毕后,打开Anaconda Prompt 然后我们输入一条命令,查

1:安装 python 3.5 2. 安装 pip 3: 安装 tensorflow 4,demo

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

如题:在pycharm上,使用python的pip安装tensorflow过程 最后成功安装的版本信息是: python版本是3.6.5 pip版本是9.0.1 pycharm版本是2018.1 tensorflow版本是1.12.0 ======================================================================== 1.打开pycharm,点击file->default settings 2.按照步骤,一步一步创建新的python虚

官方介绍(超详细):https://www.tensorflow.org/install/pip 按照官方介绍,不同的TensorFlow版本只支持特定的python版本所以你要是下载.whl包安装的话,需要选择好合适的版本,我第一次安装的时候不知道这些,就是从python3.7然后使用 $ pip install tensorflow 来安装的,结果一使用就开始报错,在网上也找到了很多类似的问题,可是按照他们提供的方法也解决不了问题,最后找到了官方社区的安装教程,一次就装好了. 系统环境:wi

本文链接:https://blog.csdn.net/weixin_44290661/article/details/1026789071. 安装tensorflow keras tensorflow_federated详细步骤因为tensorflow很多依赖及版本兼容性问题,卸载麻烦,所以我是新建一个conda虚拟环境,专门用来运行tensorflow相关程序,这样tensorflow有问题的话,也不会影响到其他的python环境. 打开Anaconda Prompt,输入以下命令行. 创建名

这几天在安装TensorFlow,看了很多教程,方法也试了几种. 最后还是用pip安装成功的,过程如下. 1.安装ubuntu后在  系统设置-软件与更新-附加驱动 里,更新N卡驱动. (N卡官网下载run格式驱动手动安装比较麻烦,需要关闭X server,并禁止系统自带的开源驱动) 按照提示,重启.重启之后,终端输入nvidia-smi,可以看到GPU的信息. 2.N卡开发者官网下载CUDA deb格式安装包,这里注意,CUDA.cudnn.TensorFlow之间版本有要求.我最后使用的是c

2015年11月9日,Google发布人工智能系统TensorFlow并宣布开源. 1.TensorFlow的概念 TensorFlow 是使用数据流图进行数值计算的开源软件库.也就是说,TensorFlow 使用图(graph)来表示计算任务.图中的节点表示数学运算,边表示运算之间用来交流的多维数组(也就是tensor,张量).TensorFlow 灵活的架构使得你可以将计算过程部署到一个或多个CPU或GPU上. TensorFlow 最初是由 Google Brain Team 的研究人员和

pycharm上安装tensorflow,报错:AttributeError: module 'pip' has no attribute 'main' 解决方法 解决方法: 在pycharm的安装目录下,找到helpers/packaging_tool.py文件, 找到对应的109行和192行. 也就是找到: def do_install(pkgs): try: import pip except ImportError: error_no_pip() return pip.main(['in

目录 前言 1 Python2.7.14安装 2 pip配置安装 3 虚拟环境安装   前言 今天在搭建阿里云服务器,需要安装Python相关环境,之前在本机都已经安装过两遍,今天又来安装一遍,安装具体过程步骤虽然记得不清楚,但是大概的步骤也是记得.然而,这样的情况就是需要自己重新去网上寻找相关文件下载网址以及基本的安装教程对照一下,感觉特别耗时间,也比较麻烦.所以,这次安装过程中,顺便把自己的具体步骤和过程记录下来,下次搭建环境时,直接查看,毕竟自己写的,理解也会很快吧.也希望本篇文章对其他初

安装Tensorflow过程pip安装报错:is not a supported wheel on this platform 通过pip安装wheel镜像时,安装指令为: pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/tensorflow/windows/cpu/tensorflow-1.3.0rc0-cp35-cp35m-win_amd64.whl 系

http://blog.csdn.net/levy_cui/article/details/51251095 1.python 版本切换到2.7 推荐使用pythonbrew,http://blog.csdn.net/nuccch/article/details/17595161 2.pip安装相关包 安装tensorflowpip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0

最简单的 Tensorflow 的安装方法是在 pip 一键式安装官方预编译好的包 pip install tensorflow通常这种预编译的包的编译参数选择是为了最大兼容性而不是为了最优性能,导致在使用过程中,每次运行代码都会输出一大堆的 warning 信息.例如在安装了谷歌官方的 Tensorflow 1.3.0 包后,运行以下测试代码时 import tensorflow as tf hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')sess = tf.

1.首先确保已经安装python,然后用pip来安装matplotlib模块. 2.进入到cmd窗口下,建议执行python -m pip install -U pip setuptools进行升级. 3.如果之前已经安装了Numpy,则需要先卸载之前的安装,因为每个Tensorflow都有一个版本的numpy对应,故要卸载之前numpy 4.接着键入python -m pip install --upgrade tensorflow 进行自动的安装,系统会自动下载安装包. 命令提交以后,你唯一

 1.Window,MacOS,Linux都已支持Tensorflow.  2.Window用户只能使用python3.5(64bit).MacOS,Linux支持python2.7和python3.3+.  3.有GPU可以安装带GPU版本的,没有GPU就安装CPU版本的.  推荐安装Anaconda,pip版本大于8.1.    Windows安装Tensorflow CPU版本: 管理员方式打开命令提示符,输入命令:pip install tensorflow GPU版本: 管理

问题描述 使用pip安装TensorFlow时,一直报错,情况如下: 解决办法 使用如下命令可正常安装: pip3 install --no-cache-dir tenstoflow --no-cache-dir参数表示禁用缓存.