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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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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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
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
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
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
（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
上一篇讲到了如何安装pycharm和anaconda，同时也讲了一下怎么debug，这篇主要讲解pycharm安装tensorflow和gpu版本的tensorflow。 Pycharm可以很轻易地装各种第三方库和深度学习框架。 在File->Setting->Project->Project Interpreter中，点击画红圈的地方“+”， &n
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2023-07-06 23:39:54
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适用对象：在做机器学习/数据科学相关，Online Jupyter已经不适合，需要在本地搭建环境的朋友们..过去的一段时间，我一直在研究深度学习相关。在这个领域目前最常见的语言和事实上的标准是Python。与任何其他编程语言和工具一样，总是需要学习和熟悉的众多工具和框架，以便充分利用它们。 你可以花费和浪费无数时间来学习如何安装和配置各种数据科学包，如Numpy，Matplotlib，Tensor
趁着帮师妹看Github上的一个项目，督促自己学习一下Python下训练神经网络的一整套流程。没想到在一开头就遇到了不少问题。首先是Pycharm中导入Github项目的问题，还有安装tensorflow的问题，之后又遇到了多种版本的Python共存的问题。在这里记录一下，包括一些开源镜像，方便日后查阅。Justin-Tan实现了一篇文章提出的基于GAN网络压缩图像的目标。原理基本就是生成一幅尽可
\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 》》
我的台式机没有GPU，所以采用CPU的安装方法 步骤：先安装anaconda，再安装tensorflow，再安装社区版的pycharm，最后再在pycharm中设置anaconda的环境 anaconda能够自带很多的安装包，不需要我们一个一个配置，避免了很多麻烦二、安装anaconda3anaconda环境变量配置 安装anaconda时一定要把环境变量加入windows环境中。要没有勾选，安装
【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
文章目录前言一、安装Python（Miniconda）1.1 安装1.2 检查二、安装Pycharm及环境搭建2.1 安装2.2 环境搭建三、深度学习框架TensorFlow安装3.1 安装TensorFlow-GPU3.1.1 创建虚拟环境3.1.2 创建虚拟环境下载CUDA和CUDNN3.1.3 Pycharm搭建TensorFlow-GPU环境3.2 安装TensorFlow-CPU3.2
笔者之前在学习TensorFlow，也在自己的笔记本上完成了安装，在PyCharm中进行学习。但是最近为了使用Python的科学计算环境，我把之前的环境卸载了，并用Anaconda重新安装了TensorFlow，由于自己的笔记本已经很旧了，显卡不行，所以这里介绍一下cpu版本的安装方法和自己遇到的一些坑，截图甚多。 1.安装Anaconda 选择相应的Anaconda进行安装，下载地址点击这里，
在linux和windows下anaconda+pycharm+tensorflow+cuda的配置在linux和windows下anaconda+pycharm+tensorflow+cuda的配置第一次在csdn上写博客，纯粹是为了想自己以后可以来看看之前踩得坑，也方便以后遇到同样的问题的时候能够有经验解决Window10首先是在Linux下，刚开始之所以会遇到这个问题是在跑Github上的一
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
Pycharm安装并搭建Tensorflow开发环境下载并安装pycharm1. 下载2. pycharm配置python环境安装tensorflow1.输入清华仓库镜像2.创建tensorflow环境3.启动tensorflow环境4.安装cpu版本的TensorFlow5.测试TensorFlowPycharm中配置TensorFlow环境 在操作之前先安装好python环境，我是安装的An
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2024-03-21 11:00:25
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pycharm使用tensorflow教程最近在学人工智能与大数据管理，环境是python+tensorflow。但配置有些麻烦，记录一下。其实主要分为两个部分，配置tnsorflow和在pycharm中使用tensorflow。首次尝试平常安装python包都是去pycharm的setting里面，在设置Project Interpreter中点小加号去装的，但这次却报了错。想来应该是有些依赖包
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2024-06-07 11:47:08
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