pip --default-timeout=1000 install --index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple tensorflow pip --default-timeout=1000 install --index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple tensorflow==2.7.0 pip install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/si

由于通过官方路径安装docker时总是连接不上,所以从网上找了半天,通过阿里云镜像安装docker,我的Linux是ubuntu-16.04 一.配置源里的阿里云镜像仓库 sudo vim /etc/apt/sources.list 添加以下仓库 deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial main restricted universe multiverse deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-

一.概述 近日要在新的Ubuntu16.04系统上安装MongoDB,某度结果后直接从Mongo官网直接获得3.2版本的下载链接,结果在下载时发觉速度慢的可怜.迫于无奈,只能找国内的镜像下载.切换国内的安装源后,使用 apt-get 的方式安装后发现,安装的MongoDB版本居然是2.8的.一番研究后,贴出以下操作方式,提供给后人操作. 阿里云镜像地址:http://mirrors.aliyun.com/ 官方教程:https://docs.mongodb.com/manual/tutorial

一.概述 近日要在新的CentOS系统上安装MongoDB,某度结果后直接从Mongo官网直接获得3.2版本的下载链接,结果在下载时发觉速度慢的可怜.迫于无奈,只能找国内的镜像下载.切换国内的安装源后,使用yum的方式安装后发现,安装的MongoDB版本居然是2.8的.一番研究后,贴出以下操作方式,提供给后人操作. 二.操作过程 1.首先更新一下包吧,多更无害. sudo yum -y update 2.在/etc/yum.repos.d 创建一个 mongodb-org.repo 文件 sud

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6592052.html 参考网址: https://www.tensorflow.org/install/install_linux#InstallingAnaconda(需跨越绝境长城) http://mbless.de/blog/2016/01/09/upgrade-to-python-2711-on-ubuntu-1404-lts.html http://stackoverflow.com/qu

在 Windows 上安装 TensorFlow windows下配置安装Anaconda+tensorflow Spyder——科学的Python开发环境 Windows7 安装TensorFlow(本人试了好多方法后的成果) TensorFlow在windows上安装与简单示例     >>> import os >>> os.environ[' >>> import tensorflow as tf >>> hello = tf

1. 为什么要配置 Maven 阿里云镜像 安装 Maven 后默认是从国外 Maven 中央仓库下载内容,而下载速度简直可以用龟速来形容,不仅慢而且还经常出错,简直让人抓狂. 这时国内大厂阿里巴巴,展现出了大厂担当,二话不说将国外 Maven 中央仓库一锅端,将所有内容复制一份 Maven 镜像存放在阿里云中,并免费提供给国内Java开发者使用.Java开发者通过 Maven 从阿里云中下载内容,下载速度那是杠杠的,瞬间有一种鸟枪换大炮的感觉. Maven 要使用阿里云下载内容,则需要配置 M

Windows设置国内源阿里云镜像加速1.先在 windows “文件资源管理器” 地址栏 输入 %APPDATA% 按回车,打开程序自定义设置文件夹然后,创建名为 pip 的文件夹,用于存放 pip 配置文件2.新建 pip 配置文件在刚才创建好的 pip 文件夹中,新建名为 pip.ini 的配置文件在 pip.ini 文件中输入以下内容,然后保存[global]index-url=https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ [install]truste

1.需求 最近需要用到docker比较多,遂安装使用下,第一次用docker搭建测试环境,不得不说,docker真香.期间遇到了比较多奇奇怪怪的问题,网上的教程也比较多比较乱,遂记录一下. 2.安装docker apt-key adv --keyserver hkp://p80.pool.sks-keyservers.net:80 --recv-keys 58118E89F3A912897C070ADBF76221572C52609D echo 'deb https://apt.dockerpr

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

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

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

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.

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

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

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

echo "设置阿里云镜像仓库" mkdir /etc/yum.repos.d/bak && mv /etc/yum.repos.d/*.repo /etc/yum.repos.d/bak curl -o /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo http://mirrors.aliyun.com/repo/Centos-7.repo curl -o /etc/yum.repos.d/epel.repo http://mirrors.aliyu

一.资源准备: 1.vmware软件下载: 百度自行下载安装 2.阿里云镜像地址:https://opsx.alibaba.com/mirror 1).镜像下载步骤: 点击计入centos: 这里直接安装配置好所有插件的镜像,自己去安装基本例如yum  依赖太麻烦了 二.开始安装 1.选择典型-->稍后安装操作系统--> 2.选择centos64 3.设置安装路径 4.默认 5.选择内存和线程核心数,需要更具个人使用情况进行配置 我后续要使用它进行docker环境测试安装,选择内存稍微大一些