背景与问题在神经网络编程中，需要将数据集处理成神经网络能够处理的格式。常见的以csv、xls等结构化表格文件表示的数据集，需要通过pandas进行读取才能在Python中使用。在一个安装有Keras（包括Tensorflow）的Python环境中，笔者运行下列命令安装pandas：pip install pandas结果尽管安装成功，但弹出了这样一条错误信息：……
Installing colle
对一个框架的熟悉过程是从安装开始，今天就带大家熟悉这里面的 第一道坎 - 安装。 TensorFlow 安装方式总结为：一. Pip安装步骤： 1）安装 Pip Pip是目前使用最多的Python包管理工
【安装Anaconda3】 下载：https://www.continuum.io/downloads，安装过程中提示failed to create anacoda menue错误时参考。 【安装TensorFlow】（须要网络链接，离线安装参考：http://www.jianshu.com/p/c245d46d43f0） 打开Anaconda Prompt，输入： pip in
\下面开始愉快的安装： 第一步：官网：https://www.continuum.io/downloads 目前官网是4.3 千万别手贱去下载， 打开，找到4.2版本 第二步：安装Anaconda 安装过程中，Anaconda会提示是否添加到环境变量，选择“是”；（其实不用太看，基本上一直next到底就好了） 第三步：检测python是否安装，环境配置是否成功 cmd 》》
作为第一次安装TensorFlow的小白，在安装的过程中碰到了好多问题，经过多次尝试才安装成功，现将安装过程中学习总结到的经验分享出来，供大家参考。 首先，TensorFlow在Windows上的安装有CPU和GPU两个版本，CPU版是内存处理，GPU版是显卡处理 ，而显卡是专门做图像处理的，比内存处理速度快。但是GP
原创
2021-04-24 14:50:52
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1.安装Anaconda 选择相应的Anaconda进行安装，下载地址点击这里，下载对应系统版本的Anaconda，官网现在的版本是Anaconda 4.3.1 for python3.6。笔者安装的是4.3.0版本的。 勾选将python3.6添加进环境变量。 这样Anaconda就安装好了，我们可以通过下面的命令来查看Anaconda已经安装了哪些包。 运行
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2024-07-11 22:04:37
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工欲善其事必先利其器，IDE我选择的是PyCharm。 Ubuntu 14.04下Pycharm安装： [本地环境] 操作系统：Windows 7 bit[PyCharm下载地址] 下载地址: http://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows 选择版本：Community，具体如下图所示： [安装PyCharm]采用默认安装
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2024-09-13 22:17:22
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Anaconda Tensorflow GPU 版本的安装问题尝试一准备：conda create -n poseCNN python=2.7
conda activate poseCNN
conda deactivate1. 首先在终端执行：anaconda search -t conda tensorflow1此指令会查询conda环境中有哪些tensorflow安装包，通过查看版本，选择最高
具体详情在我的下载里面，因为有好多图片不上上传博客。Pycharm配置TensorFlow
原创
2024-04-01 13:47:12
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Anaconda、TensorFlow安装和Pycharm配置详细教程，亲测有效！
目录
1、Anaconda下载与安装2、Anaconda安装成功与否测试3、安装python4、检查TensorFlow环境添加成功与否5、TensorFlow安装6、测试TensorFlow安装是否成功7、配置TensorFlow至Pycharm 1、Anaconda下载与安装（1）
Round 1:打开PyCharm，点击File->Settings，点击弹出界面的“+”号，在搜索框中键入关键字 “tensorflow”，从列表中选中 “tensorflow”，点击下方的 “Install Package”，等待一段时间，华丽丽的安装失败了 -_-Round 2:在 Pycharm 的 terminal 中运行 pip install tensorflow，在等了半小时
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2023-10-20 06:49:12
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安装TensorFlow参考：1、CPU检查2、GPU检查Win+R键，输入cmd，回车，调出cmd命令窗口，输入nvidia-smi3、TensorFlow版本对应:参考：https://blog.csdn.net/X_Cosmic/article/details/114329229?ops_request_misc=&request_id=&biz_id=102&utm
在遥感领域进行深度学习时，通常使用python进行深度学习，会使用到tensorflow的安装，今天小编就给大家介绍如何在Anaconda中安装tensorflow！下载Anaconda Index of /anaconda/archive/ | 清华大学开源软件镜像站
说明：如果只是为了入门学习TensorFlow框架，个人觉得，没必要上来就整GPU版本（主要是那个太复杂，安装真让人劝退23.5月更新说明：本文的版本方案有些旧了，总体思路步骤应该是没问题的，在接下来的步骤中可以先看看评论区，参考一下他们的建议，比如：python版本使用3.11，TensorFlow版本安装2.12。22.9月更新说明：下面步骤2和3中改变镜像源路径的按钮在最新的2022版pyc
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2023-11-03 18:22:20
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（推荐学习：Python入门教程）1、打开软件，依次点击【File】→【Settings】→【Project】→【Project Interpreter】，这样我们就进入了配置Python环境的界面；2、点击小齿轮，在弹出的选项中点击【Show All】，然后在弹出的窗口中点击【+】号，进入配置页面；3、接着我们可以选择【New Environment】或【Existing Environment
OpenCV的API变化cv2.findContours这个函数在某些版本里(比如4.2)返回三个值：thresh, cnts, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)而某些版本(比如4.4)不再返回原图，只返回后面两个参数①轮廓的点集(contours)②各层轮廓的索引(hi
源代码树的根目录中包含了一个名为 configure 的 bash 脚本。 $ ./configure 接下来，配置系统会给出各种询问，以确认编译时的配置参数。 一、重要参数解释 Please specify the location of python. [Default is /usr/bin/python]: /usr/local/bin/pyth
背景：在日常的开发中，有时候的代码需要tensorflow1.x版本，但有时候要用到tensorflow2.x版本（或python版本切换），所以需要虚拟环境来安装不同的版本，不同的虚拟环境内安安装的包是独立的，互相之间不会受到影响。当然tensorflow1.x的代码，也可以在tensorflow2.x版本完美运行，只需要在开头加上如下两句：import tensorflow.compat.v1
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2024-02-22 13:25:15
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源代码树的根目录中包含了一个名为 configure 的 bash 脚本。$ ./configure接下来，配置系统会给出各种询问，以确认编译时的配置参数。 一、重要参数解释Please specify the location of python. [Default is /usr/bin/python]: /usr/local/bin/python3上面的提示是B
如题：在pycharm上，使用python的pip安装tensorflow过程 最后成功安装的版本信息是： python版本是3.6.5 pip版本是9.0.1 pycharm版本是2018.1 tensorflow版本是1.12.0 1.打开pycharm，点击file->default sett
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2019-01-08 09:31:00
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