在本地配置好TensorFlow后,如何在PyCharm中配置TensorFlow呢? 只需将当前的Python编译环境配置为TensFlow安装路径中的Pyhton环境,具体操作如下: 1. 打开‘Default Settings’ 2. 在Project Interpreter 中选则Add local 3. 选择Existing Environment,找到TensorFlow安装路径下 bin包里的python文件 4. 添加完毕后,点击ok即可,之后就可以正常 import tenso

Windows下深度学习python的配置 1.安装包的下载 (1)anaconda (2)pycharm 2.安装教程 (1)anaconda a.降版本 b.换源 (2)pycharm a.修改hosts b.下载激活文件 c.修改配置 d.编译环境配置 3.深度学习的第三方库的安装 4.个人小习惯 5.推荐 1.安装包的下载 首先,明白深度学习需要什么?python编程语言.pycharm编译环境.keras or keras-gpu?cuda & cudnn ?第三方库?等等一些列的问题

下载安装Anaconda 首先下载Anaconda,可以从清华大学的镜像网站进行下载. 安装Anaconda,注意安装时不要将添加环境变量的选项取消掉. 安装完成之后,在安装目录下cmd,输入: conda list 可以查看Anaconda为我们提供的集成环境: 下面只是一部分截图: 查看版本信息: conda --version Anaconda 安装成功. 接下来需要设置 Anaconda 仓库镜像,因为默认连接的是国外镜像地址,下载速度比较慢,我们把镜像地址改为清华大学开源软件镜像站,A

从零开始Windows环境下安装python+tensorflow 2017年07月12日 02:30:47 qq_16257817 阅读数:29173 标签: windowspython机器学习tensorflowAnaconda 更多 个人分类: machine-learning   前言 安装环境 tensorflow Anaconda 安装步骤 1.安装Anaconda 2.安装tensorflow 3.测试是否安装成功 总结 前言 本文介绍在Windows平台下,使用Anoconda简

基于Ubuntu+Python+Tensorflow+Jupyter notebook搭建深度学习环境 前言一.环境准备环境介绍软件下载VMware下安装UbuntuUbuntu下Anaconda的安装二.Xshell远程连接Ubuntu系统三.Jupyter notebook服务器的配置及远程访问四.远程环境的测试Tensorflow软件库的安装简单爬虫数据可视化基于神经网络实现fashion_mnist图片的识别总结 前言 如今,人工智能.深度学习等高深知识逐渐融入大家的视野,小大验证码的识

1 python学习--python环境配置 要学习python语言,光看书看教程还是不好,得动手去写.当然,不管学习什么编程语言,最佳的方式还在于实践. 要实践,先得有一个Python解释器来解释执行我们写下的python代码. 因为python是一门开源的语言,python解释器很多.有CPython,PyPy,Ipython,Jython等. 最常用的还是CPython了.CPython是python官方版本的解释器,是用C语言开发的.我们从python官网下载安装python开发环境后,

python logging 配置 在python中,logging由logger,handler,filter,formater四个部分组成,logger是提供我们记录日志的方法:handler是让我们选择日志的输出地方,如:控制台,文件,邮件发送等,一个logger添加多个handler:filter是给用户提供更加细粒度的控制日志的输出内容:formater用户格式化输出日志的信息.python中配置logging有三种方式第一种:基础配置,logging.basicConfig(file

Windows下python的配置 希望这是最后一次写关于python的配置博客了,已经被python的安装烦的不行了.一开始我希望安装python.手动配置pip并使用pip安装numpy,然而发现实在麻烦:最终我转向了anaconda阵营. 版本选择 主版本 python27 or python33? or python34, python35? Python版本这么多,搞得各种不统一,真是自己作死. 果断使用Python2.7,python3各种都还不稳定 小版本 python27下有很多

自动化测试入门,总结一下安装selenium.python以及配置webdriver遇到的问题: 准备工作: 1.下载火狐浏览器并安装插件selenium IDE.Firebug~~ 2.下载安装python,并配置环境变量 3.下载setuptools(python基础工具包)并解压,通过cmd命令进入该解压目录,执行文件setup.py E:\Software\python\setuptools-28.8.0>python setup.py install 网上很多资料都说执行ez_setu

一.安装步骤 1.python安装 2.selenium安装     2.1. 方法一:在Windows命令行(cmd)输入pip install selenium即可自动安装selenium,安装完成后,输入pip show selenium可查看当前的selenium版本,     2.2. 方法二:直接下载selenium包:https://pypi.python.org/pypi/selenium 解压后,在解压目录下执行  C:\selenium\selenium3.3.1> pyth

vscode中python环境配置 想要在vscode中运行python代码必须要告诉vscode使用哪个解释器才行 方法1. 打开命令面板(Ctrl+Shift+P)输入Python: Select Interpreter然后选择一个解释器. 方法2. 你也可以直接点击下图中的 Select Python Environment来进行选择. 方法3. 直接在命令面板输入setting,输入pythonpath注意路径的格式\\ 空格键(包含TAB键)的显示问题 显示TAB键长度为4个空格大小

[转]python之配置日志的几种方式 作为开发者,我们可以通过以下3种方式来配置logging: 1)使用Python代码显式的创建loggers, handlers和formatters并分别调用它们的配置函数: 2)创建一个日志配置文件,然后使用fileConfig()函数来读取该文件的内容: 3)创建一个包含配置信息的dict,然后把它传递个dictConfig()函数: 需要说明的是,logging.basicConfig()也属于第一种方式,它只是对loggers, handlers

1.准备工作 安装好Pycharm2017版本 电脑上安装好Python解释器 2.本地解释器配置 配置本地解释器的步骤相对简洁直观: (1)单击工具栏中的设置按钮. (2)在Settings/Preferences对话框中选中 Project Interpreter页面,在Project Interpreter对应的下拉列表中选择对应的解释器版本,或者单击右侧的设置按钮手动添加. (3)在接下来的情况下,选择Add Local选项,然后选择预期的解释器(Python的可执行文件). 值得一提的

Python+Tensorflow的CNN技术快速识别验证码 文章来源于: https://www.jianshu.com/p/26ff7b9075a1 验证码处理的流程是:验证码分析和处理—— tensorflow安装 —— 模型训练 —— 模型预测 需要的准备. 1. 安装TensorFlow 2.  PIL 3. numpy 4. 用于训练的图片 0.文件目录: 红色部分有用,其他不用 1. 训练模型的图片:链接:https://pan.baidu.com/s/1kpgt7Pc-ni4Wn

MxNet C++和python环境配置 安装文件: 1.为了与python已经安装好的版本一致,在这个网站下载mxnet 1.0.0的源码 https://github.com/apache/incubator-mxnet/releases/tag/1.0.0 2.需要opencv.openBLAS https://sourceforge.net/projects/openblas/?source=typ_redirect [[[[暂未成功]]]]

前言 如果你是一个完美主义者,那么请绕过此文,请参考<深度学习篇——Tensorflow配置(完美主义模式)> 安装 pip install tensorflow ok,只要不报错,安装就完成了,就可以用了. 错误填坑(不断更新) 1.pip错误:TypeError: parse() got an unexpected keyword argument 'transport_encoding' 解决办法:输入命令 conda install -c anaconda html5lib 然后 co

对于Python开发新手,很多人会迷茫那些各种名目的工具和概念,如Python2.7, Python3.3, Distribute, pip, virtualenv,Setuptools, easy_install, 这些东东到底干嘛的,有什么作用,为什么每个配置教程总会碰到它们,到底该如何选择?好吧,不必都搞懂,只要知道当前怎么配置最合适就行了.本文记录了最新的Python虚拟环境配置流程,个人觉得也是最优雅干净的配置方式,如果还在用一些乱糟糟的方法配置,还是弃暗投明吧. 环境:Win8.1,

工欲善其事必先利其器,python学习首先要做得就是配置python环境.配置环境只需要下载Pycharm 和 Anaconda两个安装包即可,请跟上我得步伐,一步一步操作. 重要的事情说三遍: 先安装anaconda再安装pycharm 先安装anaconda再安装pycharm 先安装anaconda再安装pycharm 一.下载/安装Anaconda(同时支持 Linux,Mac,Windows三大平台,以windows为例)         1.下载地址:https://www.anac

1. VsCode中编写python环境配置 1.1. 前言 有过开发经验都知道idea一系列的软件虽然功能比较多,但比较容易卡,电脑不好还真容易上火,这里我想要入门python,还是选了款vscode来试试了,之所以选这个,是因为用它写过vue项目,觉得速度不错不容易卡,至于写python怎么样,目前我也不能打包票,先边学边用吧 vsCode全称Visual Studio Code,之后都用简称 1.2. 开始配置 1.2.1. 找到参考文档 直接找到了vscode的官方配置python的文档

前言 嘿,各位小伙伴们,晚上好呀,新年快乐,注意预防流感哈,就不要出去浪了,万一中奖了,嗯...,还是当个宅男,宅男无敌,哈哈哈, 过年了,村都被封了,哎,出都出不去,想着干点啥,就把以前没完善的继续完善一下,今天呢,还是继续说python的虚拟环境,因为上次的虚拟环境,写的并不是太完整,还差一些,因为我写的,主要是针对除初学者或者接触过一点的,基础不是太好的,所以用了很多图片,上次的太长了,只能分成两次了,好了,咱们开始正文吧 python虚拟环境配置(上):https://www.cnblo

Python安装环境配置和多版本共存 1.环境变量配置: (1) 右键点击"计算机",然后点击"属性" (2) 然后点击"高级系统设置" (3) 选择"环境变量"->系统变量->新建 变量名:PYTHON2_HOME (自己随便取,不要和已经有的变量命重复就可以) 变量值:E:\Python\Python27 (python2.7的安装路径) 变量名:PYTHON3_HOME (自己随便取,不要和已经有的变量命重复