源码安装tf的时候,会用到Bazel,版本不对应,后面会引起好多麻烦. echo "deb [arch=amd64] http://storage.googleapis.com/bazel-apt stable jdk1.8" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/bazel.list curl https://bazel.build/bazel-release.pub.gpg | sudo apt-key add - sudo apt-get upda

这几天终于把tensorflow安装上了,中间遇到过不少的问题,这里记录下来.供大家想源码安装的参考. 安装环境:POWER8处理器,Docker容器Ubuntu14.04镜像. Build Tensorflow for IBM POWER8 CPU from Source Code 1. My os environment 14.04.1-Ubuntu SMP ppc64le gcc 4.8.4 python 2.7.6 2. Install bazel and protobuf I only

0.写在前面 ​ 之前其实安装过一次tensorflow,但是由于电脑中毒,重装了系统,把所有的环境全部删除了.之前在博客里转发了一篇别人在win10安装tensorflow的教程,但是版本比较旧了,所以这次决定自己写一下. 1.环境说明 ​ 这次安装tensorflow是在Win10(1909)版本下,基于anaconda安装的.anaconda隔离管理多个环境,互不影响,比较方便. 2.安装anaconda 2.1 下载 ​ 这里选择python 3.7版本的下载,根据自己系统实际的位数,下

注意: 1.目前Anaconda 更新原命令activate tensorflow 改为 conda activate tensorflow 2. 目前windows with anaconda 可以使用python 3.6,需要注意,如使用3.6,则需注意在创建conda环境时需使python=3.6 3.官网更新为CUDA9和cuDNN6,实测CUDA9和cuDNN7完美运行,CUDA9和cuDNN6大家可以试一下 TensorFlow 1.5.0 现已公开,如果您在Windows或Linu

I have re-installed Anaconda2. And I got the following error when 'python -c 'import tensorflow'' >>> import tensorflowTraceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "/home/gpu/anaconda2/lib

TensorFlow 1.2.0新版本完美支持Python3.6,windows在cmd中输入pip install tensorflow就能下载应用最新tensorflow 只需在cmd中输入pip install tensorflow就能下载应用最新tensorflow,再也无需转换到Python3.5了

python安装tensorflow报错:python No matching distribution found for tensorflow==1.12.0 python版本是3.7.2 要安装的tensorflow版本是1.12.0 pip版本是18.1 安装操作是在pycharm上进行操作的. 但是一安装就报错:python No matching distribution found for tensorflow==1.12.0 解决办法: 将python进行退版本,也就是卸载当前这

0. 引言 通过源码方式安装,并进行一定程度的解读,有助于理解tensorflow源码,本文主要基于tensorflow v1.8源码,并借鉴于如何阅读TensorFlow源码. 首先,自然是需要去bazel官网了解下必备知识,如(1)什么是bazel; (2)bazel如何对cpp项目进行构建的; (3)bazel构建时候的函数大全.然后就是bazel官网的一些其他更细节部分了.下文中会给出超链接. ps: 找了很久,基本可以确定bazel除了官网是没有如书籍等资料出现的,所以只有官网和别人博

目录 tensorflow-build table 更多详细过程信息及下载: tensorflow-build tensorflow 源码编译,提升硬件加速,支持cpu加速指令,suport SSE4.1.SSE4.2.AVX.AVX2.FMA,ver:1.1.0rc1.1.4.0rc1.1.14.0-rc1.2.0.0b1 最近使用过程中发现老是报avx指令问题,于是编译了几个重要的版本,欢迎测试,平台是mbp 2017 另外2.0应该是全网比较少了,欢迎下载测试,编译时间太长了,差不多12h

在安装tensorflow-gpu时,也看过不少的博客,讲得乱七八糟的,也不能这样说,只是每个人安装的环境或需求不一样,因此没有找到一个适合自己的教程去安装tensorflow-gpu版本.当然,入手一台新电脑立马是安装配置这些环境,在次期间也遇到过不少的坑.话不多说,对此总结了以下几个步骤,直到成功! 1.首先查看tensorflow-gpu所对应的python版本.CUDA.cuDNN版本,这个非常重要,直接决定,最后是否安装成功. 注:链接查看地址https://tensorflow.go

机器学习和深度学习真是新生代的宠儿,我也被安排来搞这个了,这下是真的从0开始了.看了几天ppt,想跑跑代码试试,装个环境. 都说tensorflow很火很好用,反正我什么也不懂,准备把这些框架一个一个试试,抹泪. 第一步:先安装了python 3.6.3 安装过程中,选勾安装pip 第二步:安装tensorflow 选择tensorflow的安装目录,打开命令cmd,直接在当前路径下:pip install tensorflow ,这样就开始下载并且自动安装了. 下载相关的包: 下载完成后会自动

import numpy as np import tensorflow as tf #build a graph print("build a graph") #生产变量tensor a=tf.constant([[1,2],[3,4]]) b=tf.constant([[1,1],[0,1]]) #获取tensor的数据类型和张量维度 print("a.dtype",a.dtype) print(a.get_shape()) print("type o

berli@berli-dev:~/tensorflow$ bazel-bin/tensorflow/examples/label_image/label_image 2017-12-18 00:04:16.581436: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:137] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: S

最近要在个人台式机上搭建TensorFlow和PyTorch运行环境,期间遇到了一些问题.这里就把解决的过程记录下来,同时也可以作为安装上述环境的过程记录. 如果没有遇到类似的问题,想直接从零安装上述两个包的运行环境的,请直接阅读第三部分. 一.硬件和环境配置: 1)操作系统:Ubuntu 18.04: 2)NVIDIA Driver Version :390.48:(可通过nvidia-smi命令查到) 3)GPU:GTX 1080: (可通过nvidia-smi命令查到) 4)已安装CUDA

本人在服务器上已经用Anconda创建好python3.5的环境,这个网上有一大堆教程.接下来是重点. 1. cuda的安装 https://developer.nvidia.com/cuda-downloads,选runfile(local)这个文件下载然后执行如下代码 sh cuda_9.0.176_384.81_linux-run chmod +x filename.run #如果不能直接运行,执行这个命令 在协议中选择同意EULA(accept),不安装driver installati

# 安装 2.7 环境conda create -n python2. python= conda activate python2. # 安装 1.1.0 gpu版本pip # 配置环境变量export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-8.0/lib64 export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-8.0/lib64:/usr/local/cuda-8.0/ex

''' Created on 2017年7月23日 @author: weizhen ''' #导入库 from __future__ import division,print_function,absolute_import import tflearn import speech_data import tensorflow as tf #定义参数 #learning rate是在更新权重的时候用,太高可用很快 #但是loss大,太低较准但是很慢 learning_rate=0.0001

1.ubuntu镜像源准备(防止下载过慢): 参考博文:http://www.cnblogs.com/top5/archive/2009/10/07/1578815.html 步骤如下: 首先,备份一下ubuntu 12.10 原来的源地址列表文件 sudo cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.old 然后进行修改  sudo gedit /etc/apt/sources.list 可以在里面添加资源地址,直接覆盖掉原来的. 2.使用ap

如果不行的话,就用conda装吧 https://www.jianshu.com/p/d54546ab315e 推荐使用 virtualenv 创建一个隔离的容器, 来安装 TensorFlow. 这是可选的, 但是这样做能使排查安装问题变得更容易. 首先, 安装所有必备工具: # 在 Linux 上: $ sudo apt-get install python-pip python-dev python-virtualenv # 在 Mac 上: $ sudo easy_install pip

1 官方文档 https://www.tensorflow.org/api_docs/ 2 极客学院中文文档 http://www.tensorfly.cn/tfdoc/api_docs/python/array_ops.html 3 TensorFlow基础笔记(2) minist分类学习

这几天终于把tensorflow安装上了,中间遇到过不少的问题,这里记录下来.供大家想源码安装的参考. 安装环境:POWER8处理器,Docker容器Ubuntu14.04镜像. Build Bazel<v0.1.0> for IBM POWER8 CPU from Source Code My computer's os is ubuntu 14.04 , and I want to install bazel, There is only java7 available, so I cho