1 卸载tensorflow方法,在终端输入:  把protobuf删除了才能卸载干净. sudo pip uninstall protobuf sudo pip uninstall tensorflow 2 安装特定版本的tensorflow和keras,版本很重要,同样的程序调半天可能仅仅是因为版本的问题 pip install tensorflow==1.2.0 pip install keras==2.0.9 https://blog.csdn.net/aojue1109/article

安装步骤 要求:Python必须是64位根据TensorFlow的计算方式,TensorFlow的安装分为CPU版本和GPU版本对于Python3.5或者Python3.6,可以使用pip install tensorflow(安装CPU版本)和pip install tensorflow-gpu(安装GPU版本)对于Python2.7,只能通过源码编译来安装TensorFlow(Windows操作系统) 备注:TensorFlow-GPU要求机器的显卡必须是NVidia的显卡.备注:授课Ten

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/

# 1   sklearn  一般方法 网上有很多教程,不再赘述. 注意顺序是 numpy+mkl     ,然后 scipy的环境,scipy,然后 sklearn # 2 anoconda anaconda 原始的环境已经自带了sklearn,这里说一下新建环境(比如  创建了一个tensorflow的环境),activate tensorflow2.0,然后conda install sklearn 即可,会帮你把各种需要的库都安装. # keras keras 前置需要Theano  或

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

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  

最近由于论文需要,急需搭建Tensorflow环境,16年底当时Tensorflow版本号还没有过1,我曾按照手册搭建过CPU版本.目前,1.7算是比较新的版本了(也可以从源码编译1.8版本的Tensorflow). 安装步骤: 不能急于求成,安装任何东西前都应该先阅读用户手册与FAQ,弄清软件依赖与安装步骤.对于Tensorflow来说,官网有时上不去,建议关注Tensorflow的GitHub(https://github.com/tensorflow/tensorflow),GitHub上

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,

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

参考:https://blog.csdn.net/dou3516/article/details/77836459 一.安装环境 TensorFlow即可以支持CPU,也可以支持CPU+GPU.前者的环境需求简单,后者需要额外的支持.TensorFlow是基于VC++2015开发的,所以需要下载安装VisualC++ Redistributable for Visual Studio 2015 来获取MSVCP140.DLL的支持.如果要安装GPU版本(有N卡,即NVIDIA显卡),需要以下额外

TensorFlow安装 TensorFlow可以在各种操作系统上面安装.安装的时候要注意TensorFlow的类型,一种是普通的版本,仅支持CPU,安装简单.另外一种类型带GPU的,可以利用GPU来进行加速训练,安装起来相对复杂一些.如果刚开始使用,没有特别硬性的需求,推荐安装普通的版本.   安装的时候可以使用pip安装,可以使用Anaconda进行安装.3.5.x和3.6.x版本的python,使用pip安装仅支持CPU的版本命令如下:     pip3 install –upgrade

本文转载自:https://blog.csdn.net/gangeqian2/article/details/79358543 手把手教你windows安装tensorflow的教程参考另一篇博文http://mp.blog.csdn.net/postedit/79307696 此博文是在上文安装CUDA/cuDNN的基础上的个人填坑总结,欢迎指教. CUDA CUDA(Compute Unified Device Architecture),是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台. CUDA™是

安装环境 Windows8.1 python3.5.x(TensorFlow only supports version 3.5.x of Python on Windows) pip 9.0.1 tensorflow-gpu-0.12.0 cuda cudnn 安装过程 安装Python3.5 安装python 下载地址: https://www.python.org/ 点击Downloads下的Windows,本次选用了Python 3.5.2版本 选择其中的第五个,Windows x86-

版权声明:若无来源注明,Techie亮博客文章均为原创. 转载请以链接形式标明本文标题和地址: 本文标题:TensorFlow安装及jupyter notebook配置     本文地址:http://techieliang.com/2017/11/68/ tensorflow利用anaconda在ubuntu下安装方法及jupyter notebook运行目录及远程访问配置 Ubuntu下安装Anaconda bash ~/file_path/file_name.sh 出现许可后可按Ctrl+

1.下载及安装Anaconda Anaconda是python科学计算的集成.下载Anaconda,下载地址:http://continuum.io/downloads. 由于tensorflow目前只支持python3.5,官方最新版本是3.6,故找到python3.5对应的Anaconda下载即可,我在这里下载的是https://repo.continuum.io/archive/.winzip/ 2.安装tensorflow tensorflow有cpu和gpu两个版本,由于本人在笔记本上

自己电脑没装双系统,于是决定在虚拟机里装个tensorflow,以下是安装过程: 1.安装anaconda2 for Linux 官网下的话很慢,去清华的镜像网站下吧,我上一篇文章有网址 安装:bash anaconda2.sh 接下来,你可以选择是否创建一个虚拟环境,创建的话conda create -n tensorflow python=2.7意为创建一个名为tensorflow的虚拟环境 创建完成后你可以按照提示source activate tensorflow 启用虚拟环境,sour

目录 1.Anaconda下载与安装 2.Anaconda安装成功与否测试 3.安装python 4.检查TensorFlow环境添加成功与否 5.TensorFlow安装 6.测试TensorFlow安装是否成功 7.配置TensorFlow至Pycharm @ *** 本教程仅供个人学习使用,请勿用于商业获利,造成后果自负!!! *** 1.Anaconda下载与安装 (1)Anaconda下载网址:https://www.anaconda.com/distribution/ ,根据自己的系

最近关注了几个python相关的公众号,没事随便翻翻,几天前发现了一个人工智能公开课,闲着没事,点击了报名. 几天都没有音信,我本以为像我这种大龄转行的不会被审核通过,没想到昨天来了审核通过的电话,通知提前做好准备. 所谓听课的准备,就是笔记本一台,装好python.tensorflow的环境. 赶紧找出尘封好几年的联想笔记本,按照课程给的流程安装.将期间遇到的问题记录一下. 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

版本说明: 多次实验后,python3.5+TensorFlow1.2+numpy1.16.4比较成功,不会报奇奇怪怪的错.(安装流程中会说到,不需要提前下载) 准备工作: 找到电脑:C:\Users\Administrator(为了防止小白看不懂,Administrator就是电脑用户名,比如我电脑名是PC,地址就是C:\Users\pc)中的.condarc文件,打开,然后修改一下,安装Tensorflow时,需要从Anaconda仓库中下载,一般默认链接的都是国外镜像地址,下载肯定很慢啊(