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

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,

pycharm上安装tensorflow,报错:AttributeError: module 'pip' has no attribute 'main' 解决方法 解决方法: 在pycharm的安装目录下,找到helpers/packaging_tool.py文件, 找到对应的109行和192行. 也就是找到: def do_install(pkgs): try: import pip except ImportError: error_no_pip() return pip.main(['in

安装Tensorflow过程pip安装报错:is not a supported wheel on this platform 通过pip安装wheel镜像时,安装指令为: pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/tensorflow/windows/cpu/tensorflow-1.3.0rc0-cp35-cp35m-win_amd64.whl 系

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/

这几天都在忙专周实验,今天用到delphi,一到编译时nod32就报毒,编译空文件也报毒,上网查了资料才明白,是编译文件被感染了,生成软件就会报毒.把自己找到的资料分享如下:   重新编译时,生成的exe突然nod32报毒. 提示: “Project1.exe Win32/Induc.A 病毒 的变种 已删除 – 已隔离 NT AUTHORITY\SYSTEM 在应用程序新建的文件上发生事件: C:\Program Files\Delphi7SE\Bin\delphi32.exe.” 查阅 Wi

Anaconda3 的安装,参考:手把手教你如何安装Tensorflow(Windows和Linux两种版本) tensorflow的安装,参考:深度学习(TensorFlow)环境搭建:(三)Ubuntu16.04+CUDA8.0+cuDNN7+Anaconda4.4+Python3.6+TensorFlow1.3 我选的是CPU下的安装,参考以上链接安装,如果出现: ①下载的TensorFlow对应的Python版本一定要和conda create -n tensorflow python=

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

[注]PyCharm导入tensorflow包报错的问题 若是你也遇到这个问题,说明你也没有理解tensorflow到底在哪里. 当安装了anaconda3.6后,在PyCharm中设置interpreter,这个解释器决定了你在PyCharm环境中写的代码采用什么方式去执行. 若是你的设置是anaconda下的python.exe.就会发现在PyCharm中写入import tensorflow as tf 时,就会报错,提示没有tensorflow模块,这是因为anaconda文件下的pyt

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

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

序 Python易用,但用好却不易,其中比较头疼的就是包管理和Python不同版本的问题,特别是当你使用Windows的时候.为了解决这些问题,有不少发行版的Python,比如WinPython.Anaconda等,这些发行版将python和许多常用的package打包,方便pythoners直接使用,此外,还有virtualenv.pyenv等工具管理虚拟环境. Anaconda 具有强大而方便的包管理与环境管理的功能 Anaconda概述 Anaconda是一个用于科学计算的Python发行

我是先下载tensorflow-1.5.0rc1-cp36-cp36m-win32.whl,再执行命令行安装的 下载地址:https://pypi.python.org/pypi/tensorflow/1.5.0rc1 pip install tensorflow-1.5.0rc1-cp36-cp36m-win32.whl pip安装报错:is not a supported wheel on this platform https://www.cnblogs.com/nice-forever/

1.错误信息 DEPENDENCY ERROR The target you are trying to run requires an OpenSSL implementation. Your system doesn't have one, and either the third_party directory doesn't have it, or your compiler can't build BoringSSL. Please consult INSTALL to get mor

能安装GPU的前提是:1.显卡支持CUDA (1)右击我的电脑–属性 (2)打开设备管理器   (3)显示适配器 我的电脑是支持CUDA的 2.pip 版本 >= 8.1查看pip版本 :pip -V更新pip : python -m pip install -U pip 安装Anaconda 安装anaconda,这个在之前的博客里已经详细介绍过(https://blog.csdn.net/qq_39295665/article/details/88206251) 安装CUDA (1)进入官网

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(

深度学习之TensorFlow安装与初体验 学习前 搞懂一些关系和概念 首先,搞清楚一个关系:深度学习的前身是人工神经网络,深度学习只是人工智能的一种,深层次的神经网络结构就是深度学习的模型,浅层次的神经网络结构是浅度学习的模型. 浅度学习:层数少于3层,使用全连接的一般被认为是浅度神经网络,也就是浅度学习的模型,全连接的可能性过于繁多,如果层数超过三层,计算量呈现指数级增长,计算机无法计算到结果,所以产生了深度学习概念 深度学习:层数可以有很多层,但是并不是全连接的传递参数,如上图中右边是一个

>>添加Anaconda 仓库的镜像 Anaconda 安装包可以到 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 下载. 提供了 Anaconda 仓库的镜像,运行以下命令: conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels https://mirrors

tensorflow2.x 使用过程中常见错误(持续更新) 安装配置,使用tensorflow训练模型,转换为tflite模型,并部署与移动端过程中,虽然不难,但是也常出现一些莫名其妙的问题,下面简单记录下解决方法. 一.安装中问题 1. ImportError: Could not find 'cudart64_110.dll' 安装配置完tensorflow2.4.0发现引入包时,发生这样的错误,还有类似缺少cudart64_100.dll等问题. 产生这样的问题,多半是版本不对应,可以看一