一. 安装环境 Windows 10 64bit  家庭版 GPU: GeForce GTX1070 Python: 3.5 CUDA: CUDA Toolkit 8.0 GA1 (Sept 2016) cuDNN: cuDNN v6.0 Library for Windows 10 [注意] (1)这里值得一提的是,Python,CUDA,cuDNN之间的版本要严格匹配,不匹配安装会出错. (2)后来博主的系统升级到了Windows 10 64bit  企业版,按照上面的软件配置安装,结果出错

Win10安装keras 安装 Anaconda 清华加速下载链接: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 我选择的版本是: Anaconda3-5.3.1-Windows-x86_64.exe Anaconda3切换成国内源,我选择是清华源,打开cmd执行以下命令即可 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs

本机已经安装好TensorFlow安装Keras的过程中遇到了些问题,解决后做一下记录: 1.Keras与TensorFlow的关系 Keras默认以TensorFlow为后端,同时可选以Theano为后端,不过效率不如Keras 2.安装过程 首先直接根据文档尝试了 pip install keras -U --pre 或者pip install keras --pre 结果:报错为TypeError: parse() got an unexpected keyword argument 't

1.安装Python环境 建议安装Anconda3 ,4.2.0版本 下载地址: https://repo.continuum.io/archive/index.html 或 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/?C=N&O=D 安装即可,记得全部勾选 2.Keras 安装 >>> pip install keras -U --pre 3.安装tensorflow GPU 版本 >>> pi

原文作者:aircraft 原文链接:https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/9747019.html 基本开发环境搭建 1. Microsoft Windows 版本 关于Windows的版本选择,本人强烈建议对于部分高性能的新机器采用Windows 10作为基础环境,部分老旧笔记本或低性能机器采用Windows 7即可,本文环境将以Windows 10作为开发环境进行描述.对于Windows 10的发行版本选择,笔者建议采用Windows_10_enterprise_

一.确认tensorflow的版本: 接上一条tensorflow的安装,注意版本不匹配会出现很多问题!:[吴恩达课程使用]anaconda (python 3.7) win10安装 tensorflow 1.8 源网址:https://docs.floydhub.com/guides/environments/ Below is the list of Deep Learning environments supported by FloydHub. Any of these can be s

安装环境: Windows 10 64bit GPU: GeForce gt 720 Python: 3.5.3 CUDA: 8 首先下载Anaconda3的Win10 64bit版,安装Python3.5版本.因为目前TensorFlow对Windows只支持Python3.5.可以直接下载Anaconda的安装包安装即可,一般不会有问题.(清华镜像https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/) TensorFlow 有两个版本:

在安装之前,请确保你的显卡是NVIDIA的,并且是以下型号,否则不能进行gpu加速,右键我的电脑--管理--设备管理器--显示适配器.另外如果你的电脑是windows7,安装教程也是一样的,不过根据keras中文文档的建议,还是win10比较适合. 系统:windows10企业版2016 x64位(msdn下载的,系统激活用的是kms工具) 环境:python2.7 软件:Anaconda2,VS2010,cuda,cudnn(加速库) (废话:最近实验室刚配置一台高配的机器,所以我不得不重新搭

有位用户因为工作需求,所以想在win10系统电脑中安装microsoft .net framework 4.0.可是在安装过程中却失败了,还遇到提示"Microsoft.net framework 4已是此操作系统的一部分.不需要安装.net framework 4可再发行组件包.已在此计算机上安装相同或更高版本的.net framework 4".这该怎么办呢?下面小编就向大家分享具体解决方法. 原因是Win10系统默认已经集成.net framework 4.6 理论上是向下兼容的

.NET少不了framewrok,其版本也比较多,默认情况下win7及上版本没有安装framework3.5,但有些软件又需要它,比如arcgis软件在安装时会检测是否存在3.5,如果没有,将不会正常继续下去. 通常,在win7中安装framework3.5,是在程序与功能中更新window功能,比较快速,win10中也可以这样做,但速度太慢.这里分享一个网上查到的可行的解决方案: 1.准备并加载win10安装的镜像文件:(我把它加载后,盘符为J) 2.运行cmd(必须以管理身份运行,否则可能报

Win10安装安装ADB驱动 Step1: 首先在黄色感叹号的ADB Interface 点右键菜单,选择“更新驱动程序软件”菜单. 在弹出“更新驱动程序软件”窗口中,选择下面一项“浏览计算机以查找驱动程序软件(R)”选项.进入下一个窗口. Step2: 在“浏览计算机上的驱动程序文件”时,不选择直接通过上面的浏览按钮安装,而是选择“从计算机的设备驱动程序列表中选择(L)”选项,进入下一个窗口. Step3: 这里缺少了一张图 具体步骤这里需要 在弹出的“设备列表”窗口中选择第一项(默认选择),

win10安装sql server2016需要注意: 一.下载jdk-8u121-windows-x64.exe这个安装,这个检测不通过会影响安装 二.把万维网服务的这个去掉,这个影响数据库实例的创建, 现在安装就一路畅通了,安装完,配置数据库实例,测试,ok 三.到官网下载,Microsoft SQL Server Management Studio 对数据库进行界面管理(sql2016默认没有这个插件) 个人出现的问题,欢迎交流学习

win10安装Tensorflow 前提: 保证你的pip>=8.1版本 否则利用python -m pip install -U pip  进行升级,或下载pip源文件 确定你的显卡是否支持cuda,以及cuda版本.利用NVIDIA控制面板查看,具体请百度. Python3.5 以上. 安装的是tensorflow的gpu版本 安装: 之前,TensorFlow还不支持Window系统,虽然可以安装,但是极其麻烦.Google在2016年11月在开发者博客中宣布新版本            

换了个硬盘,用上了win10,发现win10安装好jdk之后,配置环境变量这个相对于win7和xp还是有那么一丢丢区别的,趁着夜色,随笔一记. 1.安装jdk之后,或者也可以用之前安装好的文件夹,先记录下这个安装好的jdk文件夹目录,比如我的是:F:\jdk1.8.0_144 2.这里使用快捷键 win键+pause break ,进入系统详情,这里点"高级系统设置" 3.点击环境变量,在 系统变量这块新建一个名为 JAVA_HOME 的键,值为 刚才记得jdk路径,确定 4.查看有没

在cmd窗口运行代码: pip install keras -U --pre 安装Keras: 进入Python环境,运行import keras,检验是否成功安装.

原文地址:https://www.jianshu.com/p/842e36a8255c UEFI 模式下win10安装ubuntu16.04双系统教程 - baobei0112的专栏 - CSDN博客 https://blog.csdn.net/baobei0112/article/details/77996570 游匣7559无法安装linux,怎么解决? - 知乎 https://www.zhihu.com/question/48422163?sort=created Dell i7559

目录 win10安装ubuntu16.04双系统 历程 安装时间 安装准备 安装过程 其他问题 win10安装ubuntu16.04双系统 历程 安装时间 2018.11.30 安装准备 u盘(格式化),ubantu 16.04 iso(浙江大学镜像),UltraISO(软碟通) 安装过程 1.首先下载镜像 ubuntu-16.04.5-desktop-amd64.iso 2.使用UltraISO将镜像写入u盘,使u盘成为启动盘 3.关机,插入u盘启动,开机进入BIOS,选择u盘启动 4.安装u

步骤1:装载Win10安装镜像 本人用的是"cn_windows_10_multiple_editions_x64_dvd_6848463.iso" 如图,我把镜像装载到H盘; 步骤2:安装Famework 以管理员身份打开命令行 执行命令(其中H是我刚才镜像挂在的盘符):Dism /online /enable-feature /featurename:NetFX3 /All /Source:H:\sources\sxs /LimitAccess 步骤3:查看功能是否启用 左下角搜索

安装gpu版本的pytorch需要三个东西:pytorch(torchvision).cuda.cudnn 相信大家都安装过了anaconda,就不介绍anaconda的安装了 1.安装cuda:从官网下载cuda,这里我使用的是cuda 9.0版本(10.0的不知道出于什么原因没成功使用) 下载之后就是一键式操作,一直点next就好了 2.安装cudnn:cudnn能够进一步加速速度.因此推荐安装. 从官网下载cudnn,但是要注册一个账号(很简单的注册)[注意cudnn与cuda有版本间的对

# #开头是段落的意思 不带#号是普通内容 # 下划线的写法是两个#号 ## # 列表的写法,以*号开头 * spring * summer * autumn * winter # 以竖线开头 > tomcat.war # 链接url的写法 [www.baidu.com](http://www.baidu.com) # 图片image的写法 ![baidu](https://ss0.bdstatic.com/5aV1bjqh_Q23odCf/static/superman/img/logo/bd