tensorflow.compat.v1 安装

2024-10-22

tensorflow兼容处理 tensorflow.compat.v1

https://www.wandouip.com/t5i183316/ 引言原来引用过一个段子,这里还要再引用一次.是关于苹果的.大意是,苹果发布了新的开发语言Swift,有非常多优秀的特征,于是很多时髦的程序员入坑学习.不料,经过一段头脑体操一般的勤学苦练,发现使用Swift做开发,不仅要学习Swift,还要学习Swift2.Swift3.Swift4...后来我发现,这个段子很有普遍性,并非仅仅苹果如此,今天的TensorFlow 2.0也有点这样的趋势.以至于我不得不专门写一个课程的续集

ImportError: No module named tensorflow.compat.v1 忽略已经安装的某个包版本忽略已安装版本

ImportError: No module named tensorflow.compat.v1 版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明.本文链接:https://blog.csdn.net/sinat_34569355/article/details/88969374解决:pip install --ignore-installed --upgrade --ignore-installed tensorflow—————————

[TensorFlow]Windows下安装并运行Hello World

参考网址:https://www.tensorflow.org/install/pip (或要VPN) 建议电脑是独显N卡机,安装前先升级驱动,减少不必要错误 1.下载Microsoft Visual C++ 2015 Redistributable Update 3(已安装更高级版或安装VS2015或VS2017可以跳过) https://www.microsoft.com/zh-CN/download/details.aspx?id=53587 2.启用长路径.(Win10)https://

Tensorflow环境配置&安装

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 -

tensorflow源代码方式安装

本文介绍tensorflow源代码方式安装.安装的系统为 Ubuntu 15.04. 获取TensorFlow源代码 git clone --recurse-submodules https://github.com/tensorflow/tensorflow 使用 --recurse-submodules 选项来获取 TensorFlow 需要依赖的 protobuf 库文件. 安装 Bazel 遵从以下指令来安装 bazel 依赖.bazel 安装文件:下载地址 bazel 缺省需要使用JD

第四百一十六节，Tensorflow简介与安装

第四百一十六节,Tensorflow简介与安装 TensorFlow是什么 Tensorflow是一个Google开发的第二代机器学习系统,克服了第一代系统DistBelief仅能开发神经网络算法.难以配置.依赖Google内部硬件等局限性,应用更加广泛,并且提高了灵活性和可移植性,速度和扩展性也有了大幅提高.字面上理解,TensorFlow就是以张量(Tensor)在计算图(Graph)上流动(Flow)的方式的实现和执行机器学习算法的框架.具有以下特点: 灵活性.TensorFlow不是一个

TensorFlow.js之安装与核心概念

TensorFlow.js是通过WebGL加速.基于浏览器的机器学习js框架.通过tensorflow.js,我们可以在浏览器中开发机器学习.运行现有的模型或者重新训练现有的模型. 一.安装有两种方法可以在你的项目中引入tensorflow.js.一种是通过script标签引入,另外一种就是通过npm进行安装. (1)通过script标签,如下: <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <met

TensorFlow的离线安装

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

在tensorflow环境下安装matplotlib

在运行程序时,报错ImportError: No module named 'matplotlib',如图.经网上查询发现是没有安装matplotlib 因此记录一下在tensorflow环境下安装matplotlib的过程: 1.打开anaconda prompt,进入tensorflow的环境:activate tensorflow 2.安装matplotlib:conda install matplotlib 3.Proceed中输入:y 安装过程如图所示

tensorflow下载和安装

下载以及安装选择类型必须选择以下类型的TensorFlow之一来安装: TensorFlow仅支持CPU支持.如果您的系统没有NVIDIA®GPU,则必须安装此版本.请注意,此版本的TensorFlow通常会更容易安装(通常在5或10分钟内),因此即使您有NVIDIA GPU,我们建议先安装此版本. TensorFlow支持GPU.TensorFlow程序通常在GPU上比在CPU上运行得更快.因此,如果您的系统具有满足以下所示先决条件的NVIDIA®GPU,并且您需要运行性能关键型应用程

Google TensorFlow for GPU安装、配置大坑

Google TensorFlow for GPU安装.配置大坑从本周一开始(12.05),共4天半的时间,终于折腾好Google TensorFlow for GPU版本,其间跳坑无数,摔得遍体鳞伤,曾一度怀疑自己廉颇老矣,不能饭也:后,凭借自己多年积累得还算扎实的基本功,终于从无数个坑中爬出,百转千回,成功安装了TensorFLow,如下图: 题外话,图中a+b的输出结果为42是有意为之,因为<银河系漫游指南>中关于生命.宇宙及一切问题的终极答案就是42 先小小庆祝一下,然后再把其中几个

Ubuntu16.04+cuda8.0+cuDNNV5.1 + Tensorflow+ GT 840M安装小结

最近重装系统,安装了tensorflow的配置环境总结一下. 参考资料 http://blog.csdn.net/ZWX2445205419/article/details/69429518 http://blog.csdn.net/u013294888/article/details/56666023 http://www.2cto.com/kf/201612/578337.html http://blog.csdn.net/10km/article/details/61915535 第一步

安装Tensorflow过程pip安装报错：is not a supported wheel on this platform

安装Tensorflow过程pip安装报错:is not a supported wheel on this platform 通过pip安装wheel镜像时,安装指令为: pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/tensorflow/windows/cpu/tensorflow-1.3.0rc0-cp35-cp35m-win_amd64.whl 系

解决国内安装tensorflow, opencv等安装不成功或下载太慢问题

解决国内安装tensorflow, opencv等安装不成功或下载太慢问题复制自博客:https://blog.csdn.net/jorg_zhao/article/details/80075293 1.安装tensorflow官方方法与使用国内源方法 1.1 官方安装方法-适用翻墙 tensorflow安装方法比较常见,参考谷歌的官方教程,安装方法如下: python2版本的安装 pip install --upgrade tensorflow # for Python 2.* pip in

Ubuntu16.04系统Tensorflow源码安装

最近学习Tensorflow,记录一下安装过程.目前安装的是CPU版的 1.下载tensorflow源码 tensorflow是个开源库,在github上有源码,直接在上面下载.下载地址:https://github.com/tensorflow/tensorflow 2.安装python的一些依赖库 tensorflow支持C.C++和Python三种语言,但是它对Python的支持是最全面的,所以我们这里使用Python.Python的安装这里就赘述了.我这里安装的是python3,就以py

tensorflow入门——5tensorflow安装

你将把你学到的神经网络的知识,借助 TensorFlow ,一个 Google 开源的深度学习框架,应用在真实的数据集中. 你将使用 TensorFlow 来辨别 notMNIST 数据集.它是一个由 A 到 J 的英文字母图片组成的数据集,下面是一些示例. 你的目标是根据数据集中的图片,自动识别字母.在自己电脑上就可以完成这个项目.不过首先,你要安装 TensorFlow! 安装跟往常一样,我们用 Conda 来安装 TensorFlow.你也许已经有了一个 TensorFlow

tensorflow 指定版本安装

首先,建议在anaconda中创建虚拟环境,教程已写,参考上一篇下载之前建议设置pip清华源(用以提速,可百度) 设置下载源 pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pip install tensorflow-gpu==1.4.0 pip install tensorflow (默认安装cpu版本) 安装完成后, 命令行中,敲击 python,回车 import tensorflow

Tensorflow[源码安装时bazel行为解析]

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

tensorflow 一些好的blog链接和tensorflow gpu版本安装

pading :SAME,VALID 区别 http://blog.csdn.net/mao_xiao_feng/article/details/53444333 tensorflow实现的各种算法:http://www.cnblogs.com/zhizhan/p/5971423.html 卷积神经网络中w*x得到的是一个feature map,然而bias是一个值,也就是每个feature map只对应一个数值的bias(猜测feature map上面的每一个元素都+bias) tensor

Ubuntu 16.04 TensorFlow CPU 版本安装

1.下载Anaconda,官方网站.我下载的时Python 2.7 64bit版本: 2.安装执行命令 bash Anaconda2-4.2.0-Linux-x86_64.sh 设置好目录后等待安装完毕,并将将该安装目录添加到环境变量中在.bashrc中添加 export PATH=/home/byte/anaconda2/bin:$PATH : 3.执行 conda create -n tensorflow python=2.7 命令,安装tensorflow依赖包: 4.执行

tensorflow.compat.v1 安装

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