TensorFlow学习笔记0-安装TensorFlow环境 作者: YunYuan 转载请注明来源,谢谢! 写在前面 系统: Windows Enterprise 10 x64 CPU:Intel(R) Core(TM) i7-8700 CPU @ 3.20GHz GPU: NVIDIA GeForce GTX 1050 Ti 所以本笔记记录Win10 64位系统下,TensorFlow的GPU版开发环境的搭建. TensorFlow-GPU环境安装 首先下载安装Anaconda,版本不受限制

VS2010/2012配置优化记录笔记 在某些情况下VS2010/2012运行真的实在是太卡了,有什么办法可以提高速度吗?下面介绍几个优化策略,感兴趣的朋友可以参考下,希望可以帮助到你   有的时候VS2010/2012运行真的实在是太卡了,奇卡无比,下面几个技巧可以稍微让你觉得它没那么卡~下面以VS2010来讲   VS2010选项视觉体验设置 工具->选项->环境 视觉体验的勾选都去掉.不解释,你懂得.(不过还是建议打开硬件加速)   禁用Intellisense 工具->选项-&g

在vs2010下配置opencv是件痛苦的事情,一点点错误可能就会导致莫名其妙的报错,各种error让人郁闷不已,这里提供给大家一篇vs2010下配置opencv2.4.4的方法,我是64位的win7系统,亲测成功,当然也遇到了一堆的问题,不过在查完各种资料之后都完美解决了,现在奉献给大家.本文的最后附给大家在配置的时候遇到的一些常见问题的解决方法,不保证可以完全解决您遇到的问题,不过大部分都附在下面了.好了,言归正传,我们开始配置吧. 一.下载OPENCV2.4.4最新版 这个不用多说,网上一

PCL+VS2010环境配置 我本是效率至上的Linux党,但是PCL在Ubuntu下配置了几次都失败,不得不选择Windows 1.下载 http://go.rritw.com/www.pointclouds.org/downloads/windows.html出下载PCL完全安装包1.6.0 all-in-one-installer,我的电脑是32位的选择Windows MSVC 2010 (32bit) 2.安装 安装在了 D:\Program Files\PCL\ 3.配置环境变量 添加

1.下载windows下的QT库 QT4.8.5 for vs2010: http://download.qt-project.org/official_releases/qt/4.8/4.8.5/qt-win-opensource-4.8.5-vs2010.exe: 2.下载VS2010 下的QT插件: http://download.qt-project.org/official_releases/vsaddin/qt-vs-addin-1.1.11-opensource.exe 3.安装Q

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

Anaconda3(python3.6)安装tensorflow Anaconda3中安装tensorflow3是非常简单的,仅需通过 pip install tensorflow 测试代码: import tensorflow as tf >>> hello =tf.constant("Hello TensorFlow~") >>> soss=tf.Session() >>> print(soss.run(hello)) b'He

Win7_Ultimate + VS2010 + openGL 配置 0. 前言 OpenGL作为当前主流的图形API之一,它在一些场合具有比DirectX更优越的特性. (1)与C语言紧密结合. OpenGL命令最初就是用C语言函数来进行描述的,对于学习过C语言的人来讲,OpenGL是容易理解和学习的.如果你曾经接触过TC的graphics.h,你会发现,使用OpenGL作图甚至比TC更加简单. (2)强大的可移植性.微 软的Direct3D虽然也是十分优秀的图形API,但它只用于Window

下面将对VS2010中配置OpenGL进行简单介绍. 学习OpenGL前的准备工作第一步,选择一个编译环境现在Windows系统的主流编译环境有Visual Studio,Broland C++ Builder,Dev-C++等,它们都是支持OpenGL的. 我选择Visual Studio 2010和VC6++作为学习OpenGL的环境.第二步,安装GLUT工具包GLUT不是OpenGL所必须的,但它会给我们的学习带来一定的方便,推荐安装.Windows环境下的GLUT下载地址:(大小约为15

这是<使用亚马逊云服务器EC2做深度学习>系列的第三篇文章. (一)申请竞价实例  (二)配置Jupyter Notebook服务器  (三)配置TensorFlow  (四)配置好的系统镜像 TensorFlow是Google发布的深度学习框架,支持Python和C++的接口.TensorFlow既可以用于学术研究,也可以用于生产环境.许多Google的内部服务,就使用了TensorFlow,比如Gmail.语音识别等. 网络上TensorFlow的教程也很丰富,官方文档在第一时间就被翻译成

一.下面将对VS2010中配置OpenGL进行简单介绍. 学习OpenGL前的准备工作 第一步,选择一个编译环境 现在Windows系统的主流编译环境有Visual Studio,Broland C++ Builder,Dev-C++等,它们都是支持OpenGL的. 我选择Visual Studio 2010和VC6++作为学习OpenGL的环境. 第二步,安装GLUT工具包 GLUT不是OpenGL所必须的,但它会给我们的学习带来一定的方便,推荐安装. Windows环境下的GLUT下载地址:

运行程序需要vlfeat与mex等在matlab与vs2010中配置,碰到了不少困难,下面给出解决方案 1.下载vlfeat,但是vlfeat目录中并没有编译好的mex文件,需要在vs2010中编译 修改 ARCH=win64 为 ARCH=win32 修改makefile.mak文件中的路径,把vc++与matlab的路径全部修改为本机的路径 重新rebuild 2.在matlab中配置vlfeat 找到目录,vlfeat/toolbox/,运行vl_compile.m 运行vl_setup.

在本地配置好TensorFlow后,如何在PyCharm中配置TensorFlow呢? 只需将当前的Python编译环境配置为TensFlow安装路径中的Pyhton环境,具体操作如下: 1. 打开‘Default Settings’ 2. 在Project Interpreter 中选则Add local 3. 选择Existing Environment,找到TensorFlow安装路径下 bin包里的python文件 4. 添加完毕后,点击ok即可,之后就可以正常 import tenso

前几天刚下一个deepin系统,是基于linux 内核的,界面的设计有些mac的feel 感觉还是挺不错的,之后就赶紧配置了一下tensorflow ,尽管之前配置过,但是这次还是遇到点儿问题,所以说记录一下全过程. 1.想要配置tensorflow 就要先配置一下python的环境,选择的是anaconda 来进行管理python环境的 首先打开anaconda 的官网,之后在官网上下载linux 的Python3版本的anaconda ,下载下来是一个.sh的文件,下面是一张图片 2.打开终

VS2008下OpenCV的配置过程在OpenCV论坛上写的很详细,具体过程可以见如下链接http://www.opencv.org.cn/index.php/VC_2008_Express%E4%B8%8B%E5%AE%89%E8%A3%85OpenCV2.3.1. VS2010的过程略有不同,新手配置时可能会遇到问题,下面详细说下怎样在VS2010下配置OpenCV,以OpenCV-2.4.3为例说明. 第一步:下载OpenCV源码,源码下载地址为:http://www.opencv.org

原文:Gradle离线配置 1. 先在Gradle官网下载最新的离线zip压缩包. https://gradle.org/ 2. 将下载的zip压缩包,保存到本地磁盘下的目录中. 3. 修改(gradle/wrapper/gradle-wrapper.properties)中的distributionUrl,使其指向zip压缩包的本地路径. 4. 修改 File->Settings->Build,Execution,Deployment->Gradle 的配置.

2017-08-23 fuel 完全离线配置 完全离线适用于部署在内网,无Internet的环境当中,且需要升级fuel版本的情况.理论上,我的办法适用所有版本. 以下所有操作全部在fuel节点上.   1. 首先把离线repo做出来. mkdir /var/www/nailgun/mirrors/   如果有已经存在的离线mirrors,则打包拷贝到/var/www/nailgun/mirrors/下 链接: https://pan.baidu.com/s/1kUEvOaz 密码: vdns

在下午尝试配置tensorflow环境时,遇到了许多天坑,讲真的心态炸了好几次,特此写下这篇记录,希望能给看到朋友一点帮助. 先说一下这抓狂的一天的起因,比赛项目想用SVM进行一下数据分析,除了常规的配置外还有matplotlib.scipy等包(对了,下载可以常使用镜像站或者手动下载),在运行程序时,发先缺少tkinter()这个module,网上查找之后发现需要在python安装时添加这个选项,不得不重新安装了python环境(失去了所有之前配置的包,心态第一次崩溃). 由于使用的VS编译器

Anaconda自带的Jupyter Notebook很方便,但是执行速度较慢,缺少调试环境.PyCharm与Jupyter Notebook相比,执行速度更快,而且提供了类似Matlab的调试工具,极大地方便了程序开发. 安装Anaconda和TensorFlow 将Anaconda添加到Path中,使得Anaconda附带的Python解释器成为系统默认的Python解释器. 执行命令安装TensorFlow,等待时间较长 conda install tensorflow 测试TensorF

conda+豆瓣源配置tensorflow+keras环境 安装anaconda 打开Anaconda Prompt 创建虚拟环境 conda create -n myenv python=3.5 activate myenv 安装dependency pip install keras==2.0.8 -i https://pypi.douban.com/simple/ pip install tensorflow==1.1 -i https://pypi.douban.com/simple/

之前摸爬滚打总是各种坑,今天参考这篇文章终于解决了,甚是鸡冻\(≧▽≦)/,电脑不知道怎么的,安装不了16.04,就安装15.10再升级到16.04 requirements: Ubuntu 16.04 python 2.7 Flask tensorflow GPU 版本 安装nvidia driver 经过不断踩坑的安装,终于google到了靠谱的方法,首先检查你的NVIDIA VGA card model sudo lshw -numeric -C display 可以看到你的显卡信息,比如