OS:Mac Python:3.6 一.先安装Keras,再安装TensorFlow 1. 安装Keras Package Version---------- -------h5py 2.7.1 Keras 2.1.6 numpy 1.14.3 PyYAML 3.12 scipy 1.1.0 six 1.11.0 2. 安装TensorFlow Package Version ----------- -----------absl-py 0.2.1 astor 0.6.2 bleach 1.5.

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

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

安装前的准备 UEFI 启动GPT分区 Win10和Ubuntu16.04双系统安装 ubuntu16.04 NVIDIA 驱动安装 ubuntu16.04 NVIDIA CUDA8.0 以及cuDNN安装 注意,在此使用的是CUDA9.0以及cuDnn7.1.4,所以可以参照上面的情况,安装本文使用的版本.不愿意官网下载,可以直接在此下载. 安装Tensorflow ubuntu16.04中的python版本 安装好ubuntu16.04版本之后,系统会自带 python2.7版本,在此想使用

virtualenv 可以用来建立一个专属于项目的python环境,保持一个干净的环境.只需要通过命令创建一个虚拟环境,不用的时候通过命令退出,删除.实践证明用虚拟环境能避免很多糟心的事. 下面介绍一下安装方法: 安装 virtualenv; 安装 virtualenvwrapper; 安装 Numpy,Scipy,Matplotlib 等Python科学计算的库; 1.安装 virtualenv $ sudo pip install virtualenv 然后建立一个测试目录: $ mkdir

>>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

 一.安装本地开发环境 1.安装本项目 在需要保存到本地的项目的文件夹,进入到文件夹里点击右键,bash here,出现下图: 2.安装依赖项目  3.安装依赖包(进入到命令行) # 安装依赖包 $ npm install window+R,进入到命令行 ..... ..... 很多个安装的依赖包. .... 最后安装完之后的依赖包,如下图所示: 4.全局安装node-dev(进入到命令行) 5.启动服务(进入到命令行) # 启动服务 $ node-dev bin/www 出现如上图所示,红框的

出现下列错误: error: curl/curl.h: No such file or directory 出错原因:缺少libcurl-dev or libcurl-devel centOS上安装依赖包: yum install libcurl-dev libcurl-devel error: openssl/ssl.h: No such file or directory yum install openssl-devel expat.h:没有那个文件或目录  #include <expat

首先这样做会生成一个package.json的配置文件,并在里面增加相应的版本信息,以后运行程序时,安装依赖包可以直接 npm  install或者你有安装淘宝镜像,那就cnpm install 就一键安装了 当你为你的模块安装一个依赖模块时,正常情况下你得先安装他们(在模块根目录下npm install module-name),然后连同版本号手动将他们添加到模块配置文件package.json中的依赖里(dependencies). -save和save-dev可以省掉你手动修改packag

$ php bin/console server:run PHP Warning: require(D:\home\workspace\pd\app/../vendor/autoload.php): failed to open stream: No such file or directory in D:\home\workspace\pinda\pin da\app\autoload.php on line PHP Fatal error: require(): Failed opening

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  

###安装依赖库###yum -y install rsync net-snmp syslog net-snmp-devel wget patch screen gcc gcc-c++ autoconf libjpeg libjpeg-devel libpng libpng-devel freetype freetype-devel libxml2 libxml2-devel zlib zlib-devel glibc glibc-devel glib2 glib2-devel bzip2 bz

使用npm安装依赖,尽量别使用cnpm,会漏掉很多依赖的

1.vue的安装依赖于node.js,要确保你的计算机上已安装过node.js.    可进入cmd编辑器,输入命令 node -v进行查看.出现版本信息即成功!没有则从浏览器上面下载安装即可,没有安装要求! 2.确定node安装后,就可以开始vue的安装了.用$ npm install -g vue-cli进行安装,输入vue -V,出现版本信息即成功! 3.建一个Vue项目,建立在c盘外,,别盘进行建立! 4.如图安装中途出现的问题:1.在cmd里输入:vue init webpack my

1.首先安装依赖包(依赖包有点多,我们采用yum的方式来安装) yum -y install zlib zlib-devel openssl openssl-devel pcre pcre-devel 2.将nginx-1.7.6.tar.gz上传到/usr/local/下 tar -zxvf nginx-1.7.6.tar.gz 3.重命名包名称,讲nginx-1.7.6改为nginx mv nginx-1.7.6 nginx 3.编译 cd nginx ./configure make ma

不多说啥了,生活中都是各种阵痛与惊喜.最近在学习vue框架,刚写完一个小型的后台管理系统(https://github.com/michaelzhengzm/info-manager-systerm_ol),在这里做一个阶段性的小结: 一.构建项目与安装依赖 构建项目采用vue-cli脚手架搭建,npm.cnpm.vue-cli这些知识的基础,网上一大片一大片的,就不过多的描述了.难理解的是里面的配置文件,初学的时候确实费了很多劲,先不用去管太多的配置文件,这些主要是以后上线打包的一些配置问题.

  版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明原文地址. http://blog.csdn.net/rongbo_j/article/details/52106580 不知道各位是否遇到这种情况,使用NPM(Node.js包管理工具)安装依赖时速度特别慢,为了安装Express,执行命令后两个多小时都没安装成功,最后只能取消安装,笔者20M带宽,应该不是我网络的原因,后来在网上找了好久才找到一种最佳解决办法,在安装时可以手动指定从哪个镜像服务器获取资源,我们可以使用阿里巴巴在国内的镜像服务器,命令

现实场景:一台自己的电脑可以连外网,一台开发机不能连网,开发机需要安装node_modules 依赖解决办法:       npm 安装依赖分为两种,一是 -g  这种是安装在全局环境的,只有在电脑中任意文件夹下就可以使用 ,一种是 --save 这种是安装在项目内部的        离线环境下 你可以用全局安装 然后在  AppData → Roaming →npm →node_modules,可以找到你所有的全局安装的插件,找到你需要的直接复制到开发机上就可以了.        ps:app