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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目录1. 安装Tensorflow -gpu2. 下载cuda和cuDNN3. 安装 cuda和cuDNN4. 验证5. 屏蔽输出信息声明 现在大部分教程是使用Anoconda来安装，因为这里面会事先给你装好了一些如numpy、pandas这些科学计算库，由于我自己的计算机里已经自己有了这些库，所有就没必要再下Anoconda了，直接pip安装。使用Anoconda安装的童鞋
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2024-08-16 19:26:37
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1. 引言这一次和之前的不太一样，因为这一次是同时写两题，因为这两题比较相近，而且各自没有太多可以挖掘的地方，就把它们放在一起了。2. 二叉树镜像2.1 问题描述操作给定的二叉树，将其变换为源二叉树的镜像。 二叉树的镜像定义：源二叉树 8
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6 10
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5 7 9 11
镜像二叉树
8
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10 6
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11 9 7
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2024-07-18 15:10:00
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欲：装Tensorflow r2.2（装B）主要指引：Tensorflow官方的指引：从源代码构建不得不说pytorch就是好用，只要在conda里面指定py版本cuda版本cudnn版本就能傻瓜式地装好，我爱pytorch，但是人家写的某些源码仍然使用tensorflow写的。所以说还是有必要把tensorflow也安排上。官方提供的pip包（通过pip install tensorfl
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2024-08-07 14:58:50
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讲师介绍Bingo：企业培训讲师, 专注区块链技术、Python、Java开发技术研究和项目落地应用，10年开发经验，7年授课经验Python方向：Django、Scrapy、Scikit-Learn、Tensorflow、CNN、DNN、RNNBlackchain方向：BitCoin、Solidity、Truffle、Web3、Hyperledger FabricJava方向：SS
前言：前面已经有两篇文章专门介绍关于TensorFlow的tfrecord文件如何读写以及怎么使用DataSets来制作数据输入pipeline，可以参见前面两篇文章：TensorFlow之tfrecords文件详细教程tensorflow的Data Pipeline系列教程（一）——Dataset类的属性即常用方法另外，阅读本文的前提条件是一到什么是特征feature，什么是样本example。
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2024-04-17 16:28:56
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需求背景：公司内网不能联网，同时开发工作需要各种python的模块，因此需要搭建一个pypi的本地镜像源。最终选择了bandersnatch，主要理由是前面几种基本采用的是缓存机制，安装或者下载模块后缓存在本地，在没有网络的环境下一旦部署很容易出现需要的模块没有被缓存，重新添加比较麻烦，当然前面几种的好处就是比较节省硬盘空间。准备工作pypi 全部资源量非常巨大，截至目前已经达到9.4T(2021
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2024-03-29 22:19:51
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让我们来看看具体内容： 一. pip常用命令 列出已安装的包： pip freeze or pip list导出requirements.txt： pip freeze ><目录
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2023-11-15 16:00:35
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其实学习是一个逐步探索的过程。今天因为把带有中文的Python安装路径给改了，结果带来很大的麻烦，导致在命令行输入vietualenv和其他一些第三方模块都出现Fatal error in launcher。无奈之下，只能重新安装。安装之后首先检查环境变量有无改变。因为在安装的时候已经勾选，所以并不需要你进行手动添加。第一次已经自动安装了pip，因为pip的镜像在国外服务器，所以可以手动把pip的
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2024-03-15 10:28:55
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概述在实现自定义阴影的过程中需要构建把物体从世界空间转到方向光的投影空间，和常规的M V P 变换思路一样，只不过这里的 V空间 和 P空间 变成了以 方向光为坐标原点的空间，而常规的V P空间是以摄像机为坐标原点。下面主要说明的是 变换到方向光空间的view矩阵，常用的有四种方式。Camera.worldToCameraMatrix 方式实现逻辑如下:建立一个Camera物体，放到和Direct
网上有很多教程，特别是简写上的写的都还算比较详细。但我自己还是遇到了几个坑，希望对深度学习有兴趣的同学遇到跟我一样的坑，希望这份记录能帮助到你。 问题一：要不要使用Anaconda？我看极客时间上的视频课《Tensorflow快速入门与实践》，留言版块上也有讨论这个，视频课中没有用，给出的理由是太大了，几个G。https://time.geekbang.org/discuss
Windows系统下TensorFlow开发环境搭建 我们需要用Python语言和Tensorflow可是很多初学Python的朋友们不会平台的搭建，我在这里分享一点干货一、Python安装1.Python安装包下载windows环境下，tensorflow只支持python3.5、python3.6，并且只支持64位的系统；下载python链接如下 https://www.pyth
遇到pip安装tensorflow慢的原因是默认使用了国外的镜像包由于墙的问题导致安装缓慢这时候
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2022-03-22 14:35:16
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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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本人较懒，没有贴图，按步骤操作即可，镜像源除了清华还有其他很多，可自行搜索1.命令参数设置镜像下载源（单次）pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple numpy2.pycharm软件内部配置镜像源（软件全局）版本不同，会有差异。1）settings -> Project: (projectname) -> '+(in
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2022-12-14 20:45:00
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虚拟环境为什么需要虚拟环境：到目前位置，我们所有的第三方包安装都是直接通过pip install xx的方式进行安装的，这样安装会将那个包安装到你的系统级的Python环境中。但是这样有一个问题，就是如果你现在用Django 1.10.x写了个网站，然后你的领导跟你说，之前有一个旧项目是用Django 0.9开发的，让你来维护，但是Django 1.10不再兼容Django 0.9的一些语法了。这
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2024-05-10 14:04:17
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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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