安装tensorflow时,如果使用直接安装速度相对较慢,采取清华大学的镜像会提高速度.GPU版本安装方法:pip install tensorflow-gpu==1.8 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple或 pip install tensorflow==1.8 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 备注:安装的时候需要python是64位版本,32位版本则会报错,笔者本人用一年的时间来才发现

假如由于网络原因,需要在一台无网络的电脑上运行镜像,那么docker是支持的. 你需要做的主要有3步骤: 1:先从一个有网络的电脑下载docker镜像 sudo docker pull ubuntu 2:保存镜像到本地文件 sudo docker save -o ubuntu_image.docker ubuntu 3:把镜像拷贝到无网络的电脑,然后通过docker加载镜像即可. sudo docker load -i ubuntu_image.docker

你还在为树莓派无法安装中文输入法而到处找教程吗? 你还在为树莓派每次下载都要远隔重洋获取资源,龟速下载而烦恼吗? 为了解决这个问题,在这篇树莓派教程中,我将手把手叫你怎样安装 清华镜像系统和中文输入法Fcitx及Google拼音输入法. 步骤一:换源:将下载源从树莓派默认国外源切换到国内清华大学开源软件镜像站 在树莓派的命令行界面输入 sudo nano /etc/apt/sources.list 使用键盘方向键控制,在第一行开头加一个#,把下面的内容拷贝到最后一行之后,如图中的效果: 清华镜像

1.打开Anaconda Prompt 2.搭建TensorFlow的环境: conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/conda config --set show_channel_urls yesconda create -n tensorflow python=3.5 3.在用户目录下找到文件   .condarc 环境搭建完成: 4.安装(CPU)版的Tensor

主要通过whl方式进行配置. 1.1          Whl文件下载地址: https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 注意:必须安装numpy-mkl,替代原有的numpy,安装时会自动卸载原版本. 共下载三个文件: numpy-1.16.0+mkl-cp37-cp37m-win_amd64.whl protobuf-3.6.1-cp37-cp37m-win_amd64.whl tensorflow-1.9.0-cp37-cp37m-win_amd

Python3 离线安装TensorFlow包 1,下载包 官网地址:https://pypi.org/project/tensorflow/1.1.0rc2/#files 清华镜像:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/tensorflow/windows/cpu/ 2,安装包 (1),将下载的包拷贝到 D:\Python36\Scripts 目录下: (2),打开cmd窗口,进去D:\Python36\Scripts 目录,执行安装命令: pip inst

window下对python3.5适用性比较好,Anaconda4.2里面包含了python3.5. https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/清华镜像源下载 http://blog.csdn.net/u012513525/article/details/54947398  (pycharm配置清华镜像源) http://blog.csdn.net/u012318074/article/details/78844789 (anac

转 visual studio 2010 express 全序列号 phone开发工具YDK44-2WW9W-QV7PM-8P8G8-FTYDF VC# 2010 Express: PQT8W-68YB2-MPY6C-9JV9X-42WJVVC++ 2010 Express: 6VPJ7-H3CXH-HBTPT-X4T74-3YVY7VWD 2010 Express: CY8XP-83P66-WCF9D-G3P42-K2VG3 VB.NET 2010 Express: 2KQT8-HV27P-G

在Windows10中,当我们安装某些软件的时候会提示"你的电脑上的应用需要使用以下Windows功能:.NET Framework 3.5(包括.NET 2.0和3.0)",由于网络原因,下载特别慢,所以我们可以利用windows10的ISO镜像进行离线安装net3.5. 首先在Win10 ISO文件上点击右键,选择"装载".此时"这台电脑"中就会显示虚拟光驱"DVD驱动器(G)"(注意:"G"因你的盘符

先介绍一下环境: 虚拟机:debian7.2.0 主机: Win7 方法一: 由于有时候无法联网就需要离线安装软件包,可以把debian官网上列出的几个DVD镜像都下下来,其实主要是DVD1,这样就不需要每次安装软件都得联网. 下面是我从Debian官网上下下来的DVD镜像: debian-7.2.0-i386-DVD-1 debian-7.2.0-i386-DVD-2 debian-7.2.0-i386-DVD-3 在每张DVD中都有一个README.txt,其中有如下说明: About Th

Tensorflow 2 flower_photos花卉数据集手动下载.离线安装.本地加载.快速读取 商务合作,科技咨询,版权转让:向日葵,135-4855__4328,xiexiaokui#qq.com   查看数据集列表:   flower_photos手动下载,Link: data_root = tf.keras.utils.get_file(   'flower_photos','https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org

Tensorflow 2 Cifar10离线数据集手动下载.离线安装.本地加载.快速读取 商务合作,科技咨询,版权转让:向日葵,135-4855__4328,xiexiaokui#qq.com   查看数据集列表: 目录:C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\Shared\Python37_64\Lib\site-packages\tensorflow_core\python\keras\datasets   目录:C:\Program F

实验室的服务器木有连接外网,无法使用pip进行安装,真正意义上的离线安装需要很多安装依赖包,下载起来很麻烦,而且版本号还不一定对. 另一种方法是利用源代码编译安装,那样也需要安装依赖包,比较麻烦. 经过折腾,我采用的是利用一台可以上外网的PC搭建代理服务器,利用代理服务器进行PIP安装. 搭建代理服务器: 代理服务我使用的是py2写的脚本.我的py2环境基于Anaconda2,很多依赖包已经安装好,Anaconda的安装见:(Ubuntu16.04 Liunx下同时安装Anaconda2与Ana

目录 NPM 在线 离线 GEM 在线 离线 NPM NPM,即为Node的包管理工具,官网为 https://www.npmjs.com/,我们可以在站内搜索所需要的NPM包,了解相关的使用规则 安装NPM包有两种方式:线上与线下 线上 1. 连接官方源 下载npm管理工具后,默认是连接到官方的源,命令 npm config ls -l 或 npm config get registry 可查看相关的源 使用类似 npm install request 就可以安装某个包,更多命令可使用 npm

一.直接python安装 1.CPU版本: pip3 install --upgrade tensorflow 2.GPU版本:pip3 install --upgrade tensorflow-gpu 一般学习推荐安装CPU版本,GPU版本有一些前置条件 二.Anaconda安装 1.安装Anaconda,如果下载过慢,请点清华镜像下载 2.打开它的命令行 3.创建tensorflow虚拟环境 conda create -n tensorflow python=3.5 4.激活环境 activ

pip 是 Python 包管理工具,该工具提供了对Python包的查找.下载.安装.卸载的功能.Python 2.7.9 + 或 Python 3.4+ 以上版本都自带 pip 工具. pip使用(cmd中执行) 1.pip包的安装(cmd中执行) pip --version //验证是否已经安装 pip --help //获取帮助 pip install -U pip //升级pip包 pip安装完毕后目录为$PYTHON_HOME/Scripts 2.使用pip管理Python包(cmd中

1 pip install 最简单直接的方法,通过pip install安装,命令如下: pip install tensorflow-gpu //安装gpu版tensorflow pip install tensorflow //安装cpu版tensorflow 首先,需要安装本地用户本地的python,这样pip install后会安装到用户本地目录. 但是,如果系统的环境不稳定,会出现很多细节问题.如下: 1.1 安装中遇到的问题 错误1) Could not find a version

http://blog.csdn.net/qq_30611601/article/details/79067982 这个博客写的挺完整的 当你发现你的anna下载的贼鸡儿的慢,你就需要使用清华的镜像网站! 在ana prompt 中逐个输入以下三段语句 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ conda config --add channels https://mi

背景 之前电脑上使用的是Android Studio,其sdk在Libarey下,最近需要在Eclipse下继续做之前的安卓项目,在配置sdk时eclipse自动选择了之前Android Studio的sdk路径,一开始运行抱错,网上解决方案时复制一份sdk到另外的路径,给Eclipse配置不同于Android Studio的sdk路径,但是问题依然存在,而且压根运行不起来. 在线安装被墙得痛苦 虽然很多说什么配置SDK Manager的代理,什么大连软件信息学院的镜像等等,但是我从没有成功,索

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

一.先决条件(所有主机执行) 1.1 基础设置 1.安装基础软件 yum install -y vim net-tools wget lrzsz 2.防火墙 sed -i 's/SELINUX=enforcing/SELINUX=disabled/g' /etc/selinux/config setenforce systemctl stop firewalld.service && systemctl disable firewalld.service 3.时间同步 yum instal