一.环境 基于安装Python3.6以及pycharm. 二.在项目设置里配置编译环境 打开pycharm新建一个项目. 打开pycharm->file->setting->project:->project interpreter,将自己的interpreter调整到安装的3.6版本,大部分是已经调整好的 三.pip下载TensorFlow 打开命令行窗口使用pip命令安装TensorFlow,输入 pip install tensorflow==1.4 四.测试是否配置成功 在

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

TensorFlow 是用于机器学习任务的开源软件.它的创建者 Google 希望提供一个强大的工具以帮助开发者探索和建立基于机器学习的应用,所以他们在去年作为开源项目发布了它.TensorFlow 是一个非常强大的工具,专注于一种称为深层神经网络deep neural network(DNN)的神经网络. 深层神经网络被用来执行复杂的机器学习任务,例如图像识别.手写识别.自然语言处理.聊天机器人等等.这些神经网络被训练学习其所要执行的任务.由于训练所需的计算是非常巨大的,在大多数情况下需要 G

原文作者:aircraft 原文链接:https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/9747019.html 基本开发环境搭建 1. Microsoft Windows 版本 关于Windows的版本选择,本人强烈建议对于部分高性能的新机器采用Windows 10作为基础环境,部分老旧笔记本或低性能机器采用Windows 7即可,本文环境将以Windows 10作为开发环境进行描述.对于Windows 10的发行版本选择,笔者建议采用Windows_10_enterprise_

环境:win10,64位 1.卸载python3.7,安装python3.6 由于之前已经安装了python,到tensorflow网站查看tensorflow的支持环境,https://tensorflow.google.cn/install/pip,发现最高支持python3.6 在cmd中输入 python --version查看python版本为3.7.1,泪奔,,卸载,重装python3.6 卸载方法:python安装目录下是没有卸载程序的,重新执行一次python3.7.1的安装包,

1.打开Anaconda Prompt 2.搭建TensorFlow的环境: conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/conda config --set show_channel_urls yesconda create -n tensorflow python=3.5 3.在用户目录下找到文件   .condarc 环境搭建完成: 4.安装(CPU)版的Tensor

study from : https://www.cnblogs.com/HongjianChen/p/8385547.html 执行1-6 7 安装jupyter 每次使用tensorflow,都要事先activate tensorflow来启动tensorflow pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow 安装时间较长,有可能出现刚开始出现网络问题,重新再试一遍就行 更快一点的操作 Cache entry deserializat

python安装tensorflow报错:python No matching distribution found for tensorflow==1.12.0 python版本是3.7.2 要安装的tensorflow版本是1.12.0 pip版本是18.1 安装操作是在pycharm上进行操作的. 但是一安装就报错:python No matching distribution found for tensorflow==1.12.0 解决办法: 将python进行退版本,也就是卸载当前这

编程语言介绍 开发 系统软件开发:Windows,iOS 应用软件开发:淘宝.网易云音乐.QQ 开发语言 高级语言:Python,Java,PHP, c#,GO,ruby,c++      ---> 字节码 低级语言:c, 汇编                                                                 --->机器码 注意: 1.C语言: 代码编译得到机器码 ,机器码在处理器上直接执行,每一条指令控制CPU工作 2.其他语言: 代码编译得到

概述:基于Docker的TensorFlow机器学习框架搭建和实例源码解读,TensorFlow作为最火热的机器学习框架之一,Docker是的容器,可以很好的结合起来,为机器学习或者科研人员提供便捷的机器学习开发环境,探索人工智能的奥秘,容器随开随用方便快捷.源码解析TensorFlow容器创建和示例程序运行,为热爱机器学者降低学习难度. 默认机器已经装好了Docker(Docker安装和使用可以看我另一篇博文:Ubuntu16.04安装Docker1.12+开发实例+hello world+w

基于Docker的TensorFlow 环境搭建 基于(ubuntu 16.04LTS/ubuntu 14.04LTS) 一.docker环境安装 1)更新.安装依赖包 sudo apt-get update sudo apt-get install apt-transport-https ca-certificates curl software-properties-common 2)添加官方密钥 curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ub

Python简介 Python的创始人为吉多·范罗苏姆(Guido van Rossum).1989年的圣诞节期间,吉多·范罗苏姆为了在阿姆斯特丹打发时间,决心开发一个新的脚本解释程序,作为ABC语言的一种继承.之所以选中Python作为程序的名字,是因为他是BBC电视剧——蒙提·派森的飞行马戏团(Monty Python's Flying Circus)的爱好者.ABC是由吉多参加设计的一种教学语言.就吉多本人看来,ABC这种语言非常优美和强大,是专门为非专业程序员设计的.但是ABC语言并没有

为了在ubuntu下利用Anaconda使用tensorflow,但在利用conda安装tensorflow,不能在终端,spyder和notebook中直接使用,需要我们进行一定的配置. 1.安装Anaconda 下载地址:https://www.continuum.io/downloads/(我安装的是linux-64-python2.7)然后执行:bash Anaconda×××-Linux-x86_27.sh ,然后一直enter键,中途会遇到([y]/n)? 的提示,输入y即可.安装好

  一.Python介绍 (1).目前Python主要应用领域: 云计算: 云计算最火的语言, 典型应用OpenStack WEB开发: 众多优秀的WEB框架,众多大型网站均为Python开发,Youtube, Dropbox, 豆瓣..., 典型WEB框架有Django 科学运算.人工智能: 典型库NumPy, SciPy, Matplotlib, Enthought librarys,pandas 系统运维: 运维人员必备语言 金融:量化交易,金融分析,在金融工程领域,Python不但在用,

1.Python由来 Python前世今生 python的创始人为吉多·范罗苏姆(Guido van Rossum).1989年的圣诞节期间,吉多·范罗苏姆为了在阿姆斯特丹打发时间,决心开发一个新的脚本解释程序,作为ABC语言的一种继承. 最新的TIOBE排行榜,Python赶超PHP占据第五!!! 由上图可见,Python整体呈上升趋势,反映出Python应用越来越广泛并且也逐渐得到业内的认可!!! Python可以应用于众多领域,如:数据分析.组件集成.网络服务.图像处理.数值计算和科学计算

1,虚拟环境是干啥用的? 我在电脑上装了cuda,显卡驱动,cudnn等一堆配套文件,然后又依赖于cuda和驱动安装了tensorflow2.0的gpu测试版,不知为何,我每次跑完tf2程序电脑都会卡死,有可能和我更换过显卡硬件有关,但是我暂时不想卸载重装,万一一个不好电脑的环境崩了我还得从头装一遍,电脑系统中啥都有,想想就费劲,所以打算装个cpu版本的tf2.0先调试看看.所以这时候虚拟环境就是很好的选择了. 2,如何安装? 本人环境: python --version    #python3

这篇文章主要讲述Python如何安装Numpy.Scipy.Matlotlib.Scikit-learn等库的过程及遇到的问题解决方法.最近安装这个真是一把泪啊,各种不兼容问题和报错,希望文章对你有所帮助吧!你可能遇到的问题包括:        ImportError: No module named sklearn 未安装sklearn包        ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块        ImportError: DLL load fai

1>下载anaconda3.6,https://www.anaconda.com/download/,选择64位的anaconda3.6,安装时候,路径可以自定义,但是要选择把路径添加到环境变量. win+r打开dos,输入conda --version,若是显示如下,则anaconda安装成功 2>在anaconda环境中安装tensorFlow. <1>需要创建一个conda环境,--n是--name的意思,这个环境的名字是tensorflow,可以根据自己的需要设置其他的名字

下载:https://pan.baidu.com/s/1qKaDd9PSUUGbBQNB3tkDzw <机器学习实战:基于Scikit-Learn和TensorFlow>高清中文版PDF+高清英文版PDF+源代码 下载:https://pan.baidu.com/s/1IAfr-tigqGE_njrfSATT_w <深度学习之TensorFlow:入门.原理与进阶实战>,李金洪 著. 下载:https://pan.baidu.com/s/1NYYpsxbWBvMn9U7jvj6XS

第一天学习中了解到python是高级语言,和java.PHP性质相同,而c语言.汇编属于低级语言,而高级语言与低级语言的区别,很重要的一点在于内存的处理上,低级语言在调用内存时需要自己编程来控制程序内存的使用,而高级语言在编程时并不需要开发者编写程序来控制内存,语言的开发者已经处理好了内存的使用和释放,程序编写者只需要直接使用即可.因此相对于低级语言,高级语言拥有较高的开发效率,这是高级语言的优势所在. python语言作为目前流行的高级语言,获得了广泛的认可,因此有了基于不同平台开发的pyth

首先,吐槽一下,真的是折腾好几天,一会更新这个,一会更新那个,总是各种奇葩问题诸如此类: cannot import check-build pip有新版本,需要更新(黄字) 其中scipy出错最多,但是还是可安装的 找不到指定模块 no model XXX 诸如此类,各种更新就是不行 但是下边的这个文章真的是帮了大忙.........本身比较懒惰,不想全部卸载后在更新,所以一直各种问题,看了下边的文章,非常有用,当然有些人的可能真的只是scipy不兼容,那你更新一下就好了,要是还不行,你就全删