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

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

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

这里面有很多坑,最大的坑是发现各方面都装好了结果报错  Loaded runtime CuDNN library: 7.3.1 but source was compiled with: 7.4.1,这是由于最新的tensorflow1.13需要用 Cudnn7.4.1编译.这个问题,StackOverflow上有人问到,但是目前依然未有人给出解决办法,下文会详述. 1. 去nvida官网下载显卡对应的驱动 2.下载安装Anaconda3,安装时勾选加入环境变量 3. 进入Anaconda Pr

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

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  

前几天买下了Tenda U12 USB 无线网卡 ,想连接上无线玩玩,可惜买下折腾了一周才解决他它驱动问题,前后在VMware上装了十多次,测试了好几个内核版本才搞定,好了废话不多说,分享下我安装过程的经验: 原本是在CentOS7 最小化后安装驱动的,没想到遇到这么多问题,只能现在图形化界面先进行调试,完了再最小化安装. 安装环境: U12驱动官方下载:http://wifi.tenda.com.cn/ 我的CentOS7内核: -.el7.x86_64(满足2..4内核) 错误: 直接执行安

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

图形化Linux的DHCP好配置,我就不讲了.主要将一下Linux最小化安装后IP的配置: linux最小化安装后没有ifconfig这个命令: yum install net-tools.x86_64 这样就安装了ifconfig命令. 使用ifconfig看看IP: 可以看到并没有自动分配IP,我的VM是DHCP,网卡使用net连接: 首先,使用Linux自带网络工具试试: nmtui 这里Automatically connect是没法勾选的,退出使用命令行 nmcli connectio

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,

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/

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