Tensorflow环境配置&安装 明知故犯,是不想有遗憾. 背景:Tensorflow 环境配置和安装. 一.安装 Anaconda 二.建立.激活.安装.验证.使用 Tensorflow 1.检查Anaconda 是否成功安装:conda --version 2.检测目前安装了哪些环境:conda info --envs 3.检查目前有哪些版本的python 可以安装:conda search --full-name python 4.安装不同版本的python:conda create -

1.安装pip:sudo apt-get install python-pip python-dev 2.定义仅支持CPU的python2.7环境下TensorFlow安装包地址:export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.9.0-cp27-none-linux_x86_64.whl 3.通过PIP安装TensorFlow:sudo pip install --upgr

本文主要讲解在Ubuntu系统中,如何在Anaconda下安装TensorFlow以及配置Jupyter Notebook远程访问的过程. 在官方文档中提到,TensorFlow的安装主要有以下五种形式: Pip安装:这种安装形式类似于安装其他的Python安装包.会影响到机器上当前的Python环境,可能会与已安装的某些版本相冲突. Virtualenv安装:将TensorFlow安装在指定路径下,与当前的Python环境相隔离. Anaconda安装:以Anaconda为基础安装Tensor

最近在用并行超算云GPU服务器(中国国家网格12区)搭建毕设的环境,这里记录一下. 首先,超算云服务器的登录可以采用网页版.也可以采用客户端(超算云地址:https://cloud.paratera.com/ ).需要注意的是,并行超算云只提供windows和mac的客户端,Linux用户可能只有使用网页版的界面了(或者用pappcloud直接远程练ssh用vim写:( 哈哈,pappcloud的用法可参见官网下载的<papp_cloud使用手册>). 超算云上最常见的是用module进行包管

深度学习主机环境配置: Ubuntu16.04 + GeForce GTX 1070 + CUDA8.0 + cuDNN5.1 + TensorFlow 最近在公司做深度学习相关的学习和实验,原来一直在自己的电脑上安装虚拟机跑,速度实在太慢,主机本身性能太弱,独显都没有,物理安装Ubuntu也没多大意义,所以考虑用公司性能最强悍的游戏主机(i7 6700+GTX 1070) 做实验,这台主机平时是用来跑HTC VIVE的,现在归我用了o(*≧▽≦)ツ. 原本以为整个一套安装下来会很顺利,一路火花

Ubuntu 14.04 关于 TensorFlow 环境的配置   本教程截图于 TensorFlow 官方文档中文版  https://github.com/jikexueyuanwiki/tensorflow-zh

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

接上文<深度学习主机环境配置: Ubuntu16.04+Nvidia GTX 1080+CUDA8.0>,我们继续来安装 TensorFlow,使其支持GeForce GTX 1080显卡. 1 下载和安装cuDNN cuDNN全称 CUDA Deep Neural Network library,是NVIDIA专门针对深度神经网络设计的一套GPU计算加速库,被广泛用于各种深度学习框架,例如Caffe, TensorFlow, Theano, Torch, CNTK等. The NVIDIA

Anaconda+Tensorflow环境安装与配置 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/willnote/p/6746499.html Anaconda安装 在清华大学 TUNA 镜像源选择对应的操作系统与所需的Python版本下载Anaconda安装包.Windows环境下的安装包直接执行.exe文件进行安装即可,Ubuntu环境下在终端执行 $ bash Anaconda2-4.3.1-Linux-x86_64.sh #Python 2.7版本 或者 $ bash

不得不说,想要为深度学习提前打好框架确实需要花费一番功夫.本文主要记录了Win10下,Cuda9.0.Cudnn7.3.1.Tensorflow-gpu1.13.1.python3.6.8.Keras的安装过程. 主机的主要配置为CPU:i9-9900K.GPU:RTX-2080Ti 因为版本在不断更新迭代的缘故,所以各个版本的对应问题是一个巨大的坑,经常性的会在一个版本tensorflow装好后,却出现无法对应使用的情况,所以建议根据自己电脑现在目前已经装好的版本来确定接下来要安装的其他框架的

本节详细说明一下深度学习环境配置,Ubuntu 16.04 + Nvidia GTX 1080 + Python 3.6 + CUDA 9.0 + cuDNN 7.1 + TensorFlow 1.6. Python 3.6 首先安装 Python 3.6,这里使用 Anaconda 3 来安装,下载地址:https://www.anaconda.com/download/#linux,点击 Download 按钮下载即可,这里下载的是 Anaconda 3-5.1 版本,如果下载速度过慢可以选

刚开始学习tensorflow和opencv这一块的知识,所以用博客这个平台来把自己这段学习的经历与感想写下来. tensorflow和opencv则用Anaconda来下载和配置环境. 下载Anaconda,官网下载又慢又容易断,推荐一个网站:清华镜像,你可以自己去摸索.附上下载地址https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-5.1.0-Windows-x86_64.exe             (64位的)

最近在摸deepfakes代码,一堆环境要配置,过程记录一下吧. 一.安装Python3.6 Ubuntu16.04系统下默认是python2.7.网上说一般不建议卸载系统自带的python,所以保留. 1.  配置软件仓库 sudo add-apt-repository ppa:jonathonf/python-3.6 2.  检查系统软件包,安装Python3.6 3. 修改python3的默认版本(2019 7.10  ubuntu 16.04默认使用的是python 3.5不要去修改优先

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

NXP S32V eiq_auto tensorflow offline tool 环境配置 完成cnn模型eiq移植的第一步 1.安装conda 下载.sh bash Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh 2.换源 改配置文件 sudo nano ~/.condarc 试了交大源可以用 channels: - https://mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ - https://mirrors.sjtug.sj

安装TensorFlow 1.5.0 CPU版本 :仅支持CPU的TensorFlow. 如果您的系统没有NVIDIA GPU,则必须安装此版本. 1.首先下载和安装Anaconda TensorFlow Windows版目前官方支持Python 3.5或3.6 2 打开Anaconda Prompt通过调用以下命令创建一个名为tensorflow_cpu的conda环境: 在Anaconda Prompt中 输入  注意 这里的tensorflow_cpu 可以自定义命名,通常写tensorf

很早之前,tensorflow环境之前我也曾装过,但是用的不是很舒服,很多问题都不明所以然.今天想要系统地学习一下tensorflow,于是又重新搭建了一遍,这次还是踩了不少坑.特此写下此文,供有兴趣的读者参考一下,希望能够帮助到大家.也给自己留个备忘. 1.安装anaconda anaconda适合各种python版本的兼容,内置功能也是非常强大,特别是虚拟环境(virtual env)的使用上,非常方便快捷.直接官网下载,选择对应的版本,然后安装到自己的目录下.不需要勾选vs code(有需

1.首先,默认你已经装了适合你的显卡的nvidia驱动. 到  http://www.nvidia.com/Download/index.aspx 搜索你的显卡需要的驱动型号 那么接下来就是cuda的安装. 2.安装 CUDA 9.0参考:https://blog.csdn.net/QLULIBIN/article/details/78714596#commentBox里面写得很详细,按步骤安装成功 3.安装NVIDIA cuDNN参考:https://www.cnblogs.com/perto

  深度学习主机环境配置: Ubuntu16.04+Nvidia GTX 1080+CUDA8.0 发表于2016年07月15号由52nlp 接上文<深度学习主机攒机小记>,这台GTX1080主机准备好之后,就是配置深度学习环境了,这里选择了比较熟悉Ubuntu系统,不过是最新的16.04版本,另外在Nvidia GTX1080的基础上安装相关GPU驱动,外加CUDA8.0,因为都比较新,所以踩了很多坑. 1. 安装Ubuntu16.04 不考虑双系统,直接安装 Ubuntu16.04,从ub

Desktop Ubuntu 14.04LTS/16.04科学计算环境配置 计算机硬件配置 cpu i5 6代 内存容量 8G gpu GTX960 显存容量 2G(建议显存在4G以上,否则一些稍具规模的神经网络无法训练,会提示显存容量不足) 配置顺序 安装包 重要依赖 安装ubuntu            14.04   安装显卡驱动         nvidia-367   安装cuda tool kit        8.0   安装cuDNN             v5 安装版本取决