jupyter(Win版本)下载数据集会默认到C盘下,Linux会默认到root下,修改方式如下· tf1.x: import os import tensorflow as tftf.disable_v2_behavior()tf.enable_eager_execution() train_dataset_url = "http://download.tensorflow.org/data/iris_training.csv" train_dataset_fp = tf.keras

前言 实话说,在自己亲手捣鼓了一下午加一晚上后,本人深深地感受到了对于"Anaconda安装+虚拟环境Tensorflow安装"里面的坑点之多,再加上目前一些博主的资料有点久远,尤其是目前有的教程还在教大家创Python3.5的虚拟环境,而目前的PyCharm已经不支持Python3.5的解释器了!!!当时我看到那一行提示字的时候,险些崩溃...在终于弄好后,写下这篇博客记录安装过程,以及踩到的大大小小的坑点,既是记录,也希望对大家有所帮助. Anaconda安装 一.首先介绍本人的A

将grub2安装到u盘的方法 时间:2015-03-21来源:linux网站 作者:linux人 grub2在各大linux发行版中广泛采用,它非常强大,基本上大多数操作系统都是通过它引导起来的,它的引导可定制,我们把grub2安装到u盘. u盘不需要分区,哪个格式都行,为了要兼容windows与linux建议用fat32格式,现在的u盘空间少说也得4g吧. 在ubuntu系统中运行:$ sudo grub-install --boot-directory=/media/u /dev/sdb$

最近刚刚接触深度学习,安装一下tf 环境:华硕Z170主板.i7 6700k.GTX1070.Ubuntu16.04.Python2.7 在这之前先装好了cuda8.0.cudnn5.0.caffe整理一个,首次尝试从源码安装(由于源码安装过程中有一些链接失效未能成功,还是记录下来了,最后是pip install的)需要科学上网 环境是Ubuntu 16.04,依赖项就那些,此处略过,cuda8.0和cudnn5.0已经安装,完全按照官方流程安装,官方流程链接如下: https://www.te

把linux安装到U盘里,随时随地使用自己的系统show一下不仅用起来顺手而且很方便携带.看了一些关于安装Ubuntu到U盘的资料,自己试着折腾了几次,并且成功安装了.花时间更新要保证系统是最新的就要定时.废话不说了,就分享一下把! 我觉得此方法还是比较简单的.就是制作一张启动盘(1GU盘就够了),然后利用启动盘安装到另一个U盘(不小于4G)里.就这么简单. 1.制作启动盘(Windows下): 从官网下载镜像文件ubuntu-12.04-desktop-i386 插上1GU盘,发行版.版本号.

1.使用U盘安装Centos时,磁盘分区划分要注意:系统(包含Win7)只能4个主分区,所以只能在删除一个主分区或者在扩展分区的空闲分区内建立目录. 2.Centos在安装步骤的最后,引导加载程序的选项只有“安装在U盘”一项,注:不可轻易选择安装在MBR上,会覆盖掉Win7系统的引导加载程序. 所以我们先选择将引导加载程序安装在U盘上,然后再修复. 3.Centos修复grub启动加载程序 参考并转自:http://blog.csdn.net/llhwin2010/article/details

一步步教你把ubuntu安装到U盘 作者 Val 2452013147@qq.com 原因: 由于某些原因(学生党),需要把ubuntu安装到U盘到处走,百度了一下,教程都不是很好,要么很复杂,要么不清楚,那就让我们一起来见证奇迹的时刻吧. 注意: 1.这里说的是把ubuntu安装到u盘,是可读写的,通俗点说就是在ubuntu修改后,重启后这个修改还是存在的. 2.U盘的速度并不能与硬盘相比,而且U盘的寿命有限,还有个个人经验,闪迪的U盘比金士顿的快多了,本人用的是酷豆. 3.由于本人的酷豆已经

官方各版本的安装说明:https://www.tensorflow.org/install/ 本文介绍如何在windows环境下安装tensorflow, 跑起来简单的demo. 1.安装python(python中包括了pip) tensorflow 只支持3.5.x的python版本.可以从https://www.python.org/downloads/release/python-352/下载对应的python安装包. 我选择的是exe版本. 安装完成后,需要设置环境变量,在Path中添

摘要: 原创出处:www.bysocket.com 泥瓦匠BYSocket 希望转载,保留摘要,谢谢! 『不要把手段当成目标 — <一个瑜伽行者的自传>』   本文提纲 1. 机器学习 2. TensorFlow 介绍     2.1 什么是 TensorFlow     2.2 TensorFlow 能做什么 3. 安装 TensorFlow     3.1 安装 pip     3.2 安装 TensorFlow     3.3 运行 Hello,TensorFlow 案例 4. 小结  

通过grub-install命令把grub安装到u盘 ①准备一个u盘,容量不限,能有1MB都足够了. ②把u盘格式化(我把u盘格式化成FAT.fat32格式了,最后证明也是成功的).③开启linux系统,打开命令行终端,进入root模式,然后输入命令行:mount   /dev/sdb3   /tmp/bootgrub-install --root-directory=/tmp/boot --no-floppy /dev/sdb注意:上面/dev/sdb是我的u盘,在linux系统里的盘符吧,那

以前一直以为cdlinux只能安装在优盘上,今天发现还可以安装在c盘,也就成了双系统,然后发现这个还是和grub4dos有关,grub4dos好厉害啊,然后不同的制作软件,不管是优盘还是直接安装在电脑上,虚拟机上,开机界面是不一样的.需要选择系统需要.

通过grub-install命令把grub安装到u盘 ①准备一个u盘,容量不限,能有1MB都足够了. ②把u盘格式化(我把u盘格式化成FAT.fat32格式了,最后证明也是成功的).③开启linux系统,打开命令行终端,进入root模式,然后输入命令行:mount   /dev/sdb3   /tmp/bootgrub-install --root-directory=/tmp/boot --no-floppy /dev/sdb注意:上面/dev/sdb是我的u盘,在linux系统里的盘符吧,那

决AndroidStudio 安卓模拟器安装在D盘问题 转 http://www.cnblogs.com/LiuDanK/articles/10106473.html 大家知道安卓的模拟器位置默认是放在C盘的,这样比较占空间,可以通过创建·符号链接的方式来“欺骗”AS,从而创建到D盘:以管理员身份打开命令提示符,输入以下命令: mklink /D C:\Users\xxx\.android\avd D:\AndroidStudio\androidC\avd 其中 C:\Users\xxx\.an

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

1.安装Anaconda 百度下载windows版本,一路点下一步,安装好了Anaconda,自带python3.6.6. 2.安装TensorFlow (1)打开Anaconda Prompt,输入conda env list,查看当前环境,发现只有base环境. (2)创建TensorFlow环境,同时安装好numpy: 输入conda create -n tensorflow python=3.6 numpy pip. (3)进入TensorFlow环境 再用conda env list,

说明: 本教程是说明如何将ubuntu系统安装到U盘上(也就是把U盘当做电脑的硬盘),可以实现U盘插到任何电脑上都能够在实体机上运行ubuntu系统,而且所有的运行配置都能被保存,相当于随身携带的一个电脑. 不是说明如何使用U盘做安装盘 不是说明如何使用U盘做安装盘 不是说明如何使用U盘做安装盘 还有为了保证安装和运行的流畅性,请使用USB3.0的U盘和接口,U盘容量最好是在16GB以上,因为安装完成后就会占用接近3G的空间. 注意:U盘里不要放有用的资料,因为安装的过程中会格式化U盘,资料会丢

Tensorflow安装确实比caffe简单... cuda,cudnn安装就不说了 1 安裝pip(有就跳过) sudo apt-get install python-pip python-dev # for Python 2.7 sudo apt-.n 2 安装tensorflow-gpu版本 pip install tensorflow-gpu # Python 2.7; GPU support pip3 install tensorflow-gpu # Python .n; GPU su

转载自:http://blog.csdn.net/silent56_th/article/details/77587792 系统环境:Ubuntu16.04 + GTX1060 目的:配置一下python-tensorflow环境 问题复现: 使用设置/软件与更新/附件驱动 安装nvidia-375 使用CUDA-8.0*.run安装CUDA 使用cudnn*.tgz安装cudnn5.1 PATH里面加入了/usr/local/cuda-8.0/bin LD_LIBRARY_PATH里面加入了/

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

TensorFlow安装时,TensorFlow环境已经调好了,就是下面的第(3)步, 可我自己偏偏选了个Python3.7,因为检测到自己的Python最新版本为3.7,就手贱安了TensorFlow环境下的Python解释器为3.7的,到最后安装完了才知道,运行tensorflow时会报错.而重新安装3.5版本的会报下面的错 原因是,tensorflow支持的Python版本最高为3.5(也有说3.6的),3.7的不支持,所以就得想办法怎么卸载这个安装在tensorflow环境下的Pytho

一. 安装 ubuntu 16 python 2.7 pip install tensorflow 测试安装完成效果: 查看tensorFlow版本python import tensorflow as tf tf.__version__ 查询tensorflow安装路径为: tf.__path__ 二.升级最新版 pip install -U tensorflow 直接操作报错: 解决方案: sudo pip install -U -I setuptools sudo pip install