三步：1 装VMmare 2 配置linux系统 3 ubuntu终端配置tensorflow（一）遇到的问题：1 ubuntu 安装过程中cpu 被禁用：电脑进入bios设置界面，若电脑是联想，在联想Logo出现时，Fn+F2 同时按进入bios， 进入 BIOS ，找 VT-x ，设置成 Enabled ，按 F10 保存重新启动再安装。 不同主板有区别，有的名称是 Virtual Techn
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2024-04-18 11:46:19
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文章目录一、配置清华镜像源1.主要镜像源地址2.第三方包镜像源地址3.查看当前镜像源配置二、配置pip默认国内镜像地址三、安装Tensorflow2.8_GPU依赖环境四、验证GPU环境是否安装成功五、Tensorflow2.8_GPU环境配置完成六、通过nvidia官网下载驱动安装GPU环境0.1.2.3.4.5. 一、配置清华镜像源1.主要镜像源地址# 更改conda默认下载地址，使用清华镜
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2024-02-22 13:07:27
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https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/tensorflow/windows/cpu/ 报错 不支持 C:\Users\brady\.conda\envs\tensorflow\python.exe E:/www/tensor/1.py2019-11-27 11:5
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2019-11-27 11:53:00
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一、图像坐标：我想和世界坐标谈谈(A)玉米竭力用轻松具体的描述来讲述双目三维重建中的一些数学问题。希望这样的方式让大家以一个轻松的心态阅读玉米的《计算机视觉学习笔记》双目视觉数学架构系列博客。这个系列博客旨在捋顺一下已标定的双目视觉中的数学主线。数学推导是有着几分枯燥的，但奇妙的计算机视觉世界是建立在严密的数学架构之上的。所以对数学框架的理解是理解双目视觉的必由之路。不过请大家放心，接下来玉米会以
#安装 CUDA 及 cuDNN 需要确定自己电脑是否是 N卡 并且显卡支持版本在下面的列表中（具体也可去官网查看），如果不是就跳过该步骤。https://developer.nvidia.com/cuda-gpus https://developer.nvidia.com/cuda-downloads CUDA CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的
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2024-06-21 16:04:48
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Docker 是一个开源的应用容器引擎，让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的容器中，然后发布到任何流行的 Linux 机器上，也可以实现虚拟化。当你通过 Docker 安装和运行 TensorFlow 时，它与你机器上之前已安装的软件包完全隔离。docker 镜像安装的优缺点： 优点：适合在大量相同环境机器构成的集群上批量部署。 缺点：增加了 Docker 学习成本。官方镜像
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2024-04-24 11:05:41
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一、安装速度慢解决这个问题很简单，因为pip内置的镜像网站是国外的，所以下载起来很慢，我们可以使用国内的镜像网站。清华：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
阿里云：http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
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2024-04-23 08:55:17
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目录一、Anaconda安装1、搜索清华镜像（网址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/）2、找到anaconda并选择版本（我选择的版本是4.2.0的window64位版本） 3、安装包下载完后根据提示就能成功安装Anaconda了。二、Tensorflow的安装1、先看一下python版本：2、使用pip安装，网上的用conda的命令安装我也没有
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2024-02-21 22:16:29
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安装Anaconda在官网https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/下载Anaconda 自己用就选Just ME，我这里是对所有用户都可以 完成等待安装 安装完成就打开菜单栏的Anaconda Prompt 进入之后可以输入conda --version来查看下载的版本，我这里下载的是4.8.2版本的安装tensorflow添加镜
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2024-05-05 18:04:36
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# 使用Docker创建TensorFlow镜像的步骤
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## 概述
在这篇文章中，我将向你展示如何使用Docker创建一个TensorFlow镜像。Docker是一种容器化技术，可以将应用程序和其依赖项打包到一个可移植的容器中。TensorFlow是一个开源的机器学习框架，使用它可以方便地构建和训练深度学习模型。
以下是整个过程的步骤概览：
```mermaid
journey
原创
2023-12-09 11:02:00
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1.tensorflow介绍中文社区地址 http://www.tensorfly.cn/TensorFlow™ 是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。数据流图就是这个东西：每一个节点(Nodes)都表示一个数学操作，也可以表示数据输入（feed in）的起点/输出（push out）的终点，或者是读取/写入持久变量（persistent va
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2024-09-19 22:22:10
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感觉用Anconda安装TF2.X.X太麻烦了，软件体积还大，因此打算用pip结合virtualenv直接安装并集成到jupyter lab。一、安装准备1.1环境要求：python3.5-3.7pip版本大于19virtualenv 环境环境的检测：python --versionpip --versionvirtualenv --version tensorfl
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2024-09-20 08:47:20
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TensorFlow 1.0 重大功能及改善
XLA（实验版）：初始版本的XLA，针对TensorFlow图（graph）的专用编译器，面向CPU和GPU。
TensorFlow Debugger（tfdbg）：命令行界面和API。
添加了新的python 3 docker图像。
使pip包兼容pypi。TensorFlow现在可以通过 [pip install tensorflow] 命令安装
前言最近上了几门深度学习的公开课，还是觉得不过瘾，总觉得要搞一个框架来试试。那么caffe,tensorflow,torch等等选哪一个呢？经过一番比较我还是选择tensorflow,首先他是一个更通用的框架，而且对python支持最好，其次还有google支持，也是开源的，相信在未来无论是学术界还是工业界，他都会流行起来的。安装-实况记录首先得在我的电脑（win10）上装一个双系统（不装虚拟机是
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2024-06-29 20:41:12
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0、安装前的准备答疑
1.很多人都会有疑问，我到底在虚拟机里装linux好，还是直接装双系统好？这个问题，就看你工作的方式啦。如果你做深度学习方面，需要gpu运算等，而且你也有多余的电脑，一定要装双系统啦。如果你只是不喜欢windows下的python，且并不在你的电脑上做大型运算，装虚拟机真的很方便的！我下载的是虚拟机，用起来很快，也不占地方，win和linux系统切换起来得心应手
1.准备好Anaconda环境tensorflow是属于很高层的应用。高层应用的一个比较大的麻烦就是需要依赖的底层的东西很多，如果底层依赖没有弄好的话，高层应用是没法玩转的。 在极客学院有关tensorflow的教程中，提到了这样几种安装方式：Pip, Docker, Virtualenv, Anaconda 或 源码编译的方法安装 TensorFlow。在这里，我强烈推荐大
前段时间在阿里云买了一台服务器，准备部署网站，近期想玩一些深度学习项目，正好拿来用。TensorFlow官网的安装仅提及Ubuntu，但我的ECS操作系统是 CentOS 7.6 64位，搭建Python、TensorFlow、Jupyter开发环境过程中遇到很多问题。这里将具体步骤分享给大家，可以少走很多弯路。第一步 安装anacondaAnaconda在linux依然功能强大，管理工
一、前言本文是对安装tensorflow及后续在spyder和jupyter notebook中使用的经验总结，整个过程踩过很多坑，故此记录下来。如果有幸被您看见这篇文章，建议您先将全文浏览，如果和您的情况相符，那希望能帮助到您。二、环境系统：Windows 10 已经安装好anaconda3，python版本是3.7，spyder和jupyter notebook都能正常使用。三、安装tenso
使用docker部署模型的好处在于，避免了与繁琐的环境配置打交道。使用docker，不需要手动安装Python，更不需要安装numpy、tensorflow各种包，直接一个docker就包含了全部。docker的方式是如今部署项目的第一选择。一、docker用法初探1、安装docker安装需要两个命令： sudo apt-get install docker sudo apt-get instal
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2024-07-29 15:33:12
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安装tensorflow踩的坑安装tensorflow踩的坑一、python3用pip不能安装tensorflow二、protobuf版本问题三、tensorflow版本和硬件问题四、删除原版本的tensorflow后装重新编译过的版本五、跑起来啦 安装tensorflow踩的坑在一台老笔记本上安装tensorflow。 环境：win7 X64，python37 X64，一、pyt
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2024-03-28 13:43:50
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