ensorflow安装好了,在python中也测试过了,但在jupyter中却会报错,原因是先装的Anaconda 之后装的tensorflow,所以环境有问题,所以需要重装jupyter,先激活tensorflow环境,再重装: source activate tensorflow #激活tensorflow环境 conda install ipython conda install jupyter jupyter notebook #重新打开jupyter notebook

紧接着上一篇的文章<深度学习(TensorFlow)环境搭建:(二)Ubuntu16.04+1080Ti显卡驱动>,这篇文章,主要讲解如何安装CUDA+CUDNN,不过前提是我们是已经把NVIDIA显卡驱动安装好了 一.安装CUDA CUDA(Compute Unified Device Architecture),是英伟达公司推出的一种基于新的并行编程模型和指令集架构的通用计算架构,它能利用英伟达GPU的并行计算引擎,比CPU更高效的解决许多复杂计算任务,想使用GPU就必须要使用CUDA.

Tensorflow开发环境配置及其基本概念 1.1. 安装Tensorflow开发环境 1.1.1. 安装pycharm 1.1.2. 安装pythe3.6 1.1.3. 安装Tensorflow 1.2. Tensorflow基本概念 1.2.1. 声明Tensor 1.2.2. 变量和占位符 1.2.2.1. 变量 1.2.2.2. 占位符 1.2.3. 计算图(The Computational Graph) 1.2.4. 矩阵操作 1.2.5. 声明运算符 1.1. 安装Tensorf

gRPC Streaming的操作对象由服务端和客户端组成.在一个包含了多个不同服务的集群环境中可能需要从一个服务里调用另一个服务端提供的服务.这时调用服务端又成为了提供服务端的客户端了(服务消费端).那么如果我们用streaming形式来提交服务需求及获取计算结果就是以一个服务端为Source另一个服务端为通过式passthrough Flow的stream运算了.讲详细点就是请求方用需求构建Source,以连接Flow的方式把需求传递给服务提供方.服务提供方在Flow内部对需求进行处理后再把

一.conda环境里安装pydot, 输入以下命令即可: conda install -c anaconda pydot 二.如果运行tensorflow,提示缺什么包,都可以在这里下载. ------------------------------------------ 参考:https://anaconda.org/anaconda/pydot

前几天把刚拿到了2台GPU机器组装好了,也写了篇硬件配置清单的文章——<深度学习(TensorFlow)环境搭建:(一)硬件选购和主机组装>.这两台也在安装Ubuntu 16.04和1080Ti显卡驱动,在安装Ubuntu的时候,踩过无数个坑,心力憔悴(...(｡•ˇ‸ˇ•｡)…),因此将踩过的坑以及对于的解决方案汇总出来,让大家少踩那些坑,过程实在是太磨人了. 一.配置 系统:Ubuntu16.04.3 GPU:GTX1080Ti 二.总体流程步骤 安装Ubuntu16.04 安装1080T

前言:anaconda是一个python Data Science Platform.安装它的契机是因为要用tensorflow. 安装完后感觉用它来管理python运行环境还是挺方便的,常用的conda命令: 升级conda: conda update conda 安装conda环境: conda create -n env_name python=version_number 卸载conda环境:conda remove -n env_name --all 查看当前所有的conda环境: c

注意!注意!!注意!!! (重要的事情说三遍) 安装前检查: 1.Tensorflow不支持Anaconda2,Tensorflow也不支持python2.7和python3.7(满满的辛酸泪!) 2.Tensorflow版本和Keras版本越高越好,避免各种Bug 安装过程出现的Bug: 1.报错提示:"from pip._internal.main import main ModuleNotFoundError: No module named 'pip._internal.main&quo

TensorFlow CPU环境 SSE/AVX/FMA 指令集编译 sess.run()出现如下Warning W tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use SSE4.1 instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computation

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初衷: 由于系统.平台的原因,网上有各种版本的tensorflow安装教程,基于linux的.mac的.windows的,各有不同,tensorflow的官网也给出了具体的安装命令.但实际上,即使tensorflow安装成功,还是会遇到需要安装其他辅助工具的情况,同时,换一台机器又要面临整个环境重新安装的问题.由于docker制作一次镜像,可以拷贝重复使用的原因,在这里探讨一下在docker上制作一套完整tensorflow实验环境的流程. 搭建过程: (1) docker安装: 既然是基于do

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今天动手开始搭建TensorFlow开发环境, 用PyCharm来跑MNIST中的例子.记录过程如下 下载安装 (1)首先安装AnaConda, AnaConda可以帮忙去管理安装包,帮忙创建虚拟环境,有了它连 Python都可以不用单独下载https://www.anaconda.com/download/安装过程很简单 这里有详细的指导https://www.zhihu.com/question/58033789安装好后, 可以参考tensorflow安装说明:https://tensorf

title: Machine-learning subtitle: 1. 机器学习之TensorFlow编程环境_TensorFlow_Estimator date: 2018-12-13 10:17:28 --- 1. 预创建的 Estimator 本文档介绍了 TensorFlow 编程环境,并展示了如何在 TensorFlow 中解决鸢尾花分类问题. 安装TensorFlow TensorFlow在以下64位系统上经过测试和支持: Ubuntu 16.04或更高版本 Windows 7或更

在VS2013环境里搭载QT老是出现模块计算机类型“X86”与目标计算机类型“x64”冲突 2.解决方案2.1 项目右键,属性>配置管理选择>x64,没有的话新建:2.2  项目右键,属性>连接器>高级>目标计算机>MachineX642.3  右键解决方案选择“Change QT Version”--->选择当前的QT版本,没有的话就在解决方案右键,选择>“Change Solution‘s QT Version”>选64版本2.4 清理解决方案,重

在ABAP On-Premises环境下,使用ABAP编程消费第三方服务,相信很多ABAP顾问都已经非常熟悉了,无非就是使用CL_HTTP_CLIENT或者CL_REST_HTTP_CLIENT来发送和接收HTTP请求. 下图这短短的38行代码,展示了如何使用ABAP工具类CL_HTTP_CLIENT去访问百度首页并拿到回复. 从百度返回的响应,通过方法GET_CDATA获得,存储于变量rv_data内: 当然如果我们是做正式的产品开发的话,一般不会把第三方服务的URL硬编码在应用程序里,而是通

Jerry 2016年在学习SAP CDS view时,曾经写过一个CDS view的自学系列,其中有一篇提到了一个很方便的注解: @OData.publish: true 加上这个注解的CDS view,一旦激活后就会在ABAP Netweaver自动生成一个OData服务,在事务码/IWFND/MAINT_SERVICE里将其搜索出来并添加,就能够以OData服务的方式,消费这个view暴露出来的数据了. 当然@OData.publish这个注解为什么有这种神奇的魔力,在Jerry之前的博客

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