安装DOCKER1. https://docs.docker/engine/installation/linux/docker-ce/ubuntu/nstall from a packageIf you cannot use Docker’s repository to install Docker CE, you can download the .deb
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2024-05-24 10:54:13
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本文转载自深度学习大讲堂 摘要 2015年11月9日，Google发布深度学习框架TensorFlow并宣布开源，并迅速得到广泛关注，在图形分类、音频处理、推荐系统和自然语言处理等场景下都被大面积推广。TensorFlow系统更新快速，官方文档教程齐全，上手快速且简单易用，支持Python和C++接口。本文依据对Tensorflow（简称TF）白皮书[1]、TF Github[2]和TF
文章目录前言一、Anaconda 3 下载安装二、确定一下你的GPU是否支持CUDA1.查看GPU2. 必应 / google搜索：NVIDIA XXXXXX + SPECIFICATION三、CUDA下载安装1.直接搜索CUDA 10.0进行下载2.安装好后，打开anaconda的terminal输入四、cuDNN下载安装1.下载cuDNN(需要先注册一下)2.解压得到：3. 将bin 、inc
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2024-05-11 14:40:22
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#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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Tersonflow Serving原理前言当我们将模型训练完毕后，往往需要将模型在生产环境中部署。最常见的方式，是在服务器上提供一个 API，即客户机向服务器的某个 API 发送特定格式的请求，服务器收到请求数据后通过模型进行计算，并返回结果。如果仅仅是做一个 Demo，不考虑高并发和性能问题，其实配合 Flask 等 Python 下的 Web 框架就能非常轻松地实现服务器 API。 不过，如
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2024-09-24 14:33:09
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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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# Python如何安装TensorFlow库的镜像源
TensorFlow是一个强大的机器学习库，广泛应用于深度学习、计算机视觉和自然语言处理等领域。然而，在某些地区，直接从官方源安装TensorFlow可能会因为网络问题而变得非常缓慢。为了解决这个问题，我们可以使用镜像源来安装TensorFlow，从而加快下载速度。本文将介绍如何选择适合的镜像源并安装TensorFlow，具体步骤如下。
原创
2024-10-26 04:52:21
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win10+python3.5+tensorflow_gpu-1.4.0安装教程踩坑详述（也可用于安装其他版本tensorflow）安装教程总述我的笔记本配置踩坑前情提要安装Python 3.5.2安装Tensorflow安装CUDA8.0和CUDNN6.0安装Visual StudioLet's import it!下载链接 安装教程总述最近有个机器人的项目要用到tensorflow，正好在我
Linux安装Anaconda、TensorFlow、Keras1、安装anaconda2、安装TensorFlow3、安装相应版本的keras 1、安装anaconda从清华镜像源下载需要的anaconda： https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 我下载的是红色框住的版本。 下载好之后通过xftp传到服务器上，并运行bas
Win10系统Tensorflow 2.X-GPU版本安装*说明：本文以2.1.0版本为例安装，亲测2.3.0版本安装为同样方法。***注：目前Tensorflow2.4版本以推出，安装方式不变，但是需要CUDA版本变更为11.0，cudNN版本变更为8.02(for CUDA11.0)**一、安装相关软件1、 Anaconda2、创建conda镜像3、进入镜像环境安装tensorflow2.1
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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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
conda install -c anaconda tensorflow-gpu
原创
2022-09-13 14:48:45
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Windows中 Anaconda，Tensorflow 和 Pycharm的安装和配置 安装Tensorflow时，上方文章可能会出问题,用pip3 ………或 pip …Install --user …… 一、初识Tensorflow三好学生问题三好学生的评分公式： 总分 = 德育分 * 0.6 + 智育 * 0.3 + 体育 * 0.1计算 总分的公式实际上就是 把 3
在使用 TensorFlow 进行深度学习开发时，Docker 是一个极其重要的工具。它可以帮助我们构建一致的开发环境，简化依赖管理。然而，依赖于 TensorFlow 的 Docker 镜像源时，很多人会遇到网络问题或镜像源选择不当的困扰。本文将详细记录我在解决“tensorflow docker镜像源”问题的过程中遇到的技术原理、架构解析、源码分析以及性能优化，帮助你更好地理解和解决类似的问题
一、LINUX环境下操作： 1.安装交叉编译SDK （仅针对该型号：i.MX6,不同芯片需要对应的交叉编译SDK） 2.下载Tensorflow git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow.git &nb
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2024-05-29 02:02:05
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tutorial系列mnist已经玩过了，这篇玩一下 classify_image，其实就是image label。模型已经训练好的了，直接下载下来在.pb文件中。本机环境： Win10 + Python3.5 + tensorflow-1.1.0rc2-cp35-cp35m-win_amd64.whl 调用maybe_download_and_extract函数中的ur
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2024-05-19 07:00:11
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一、安装Anaconda2、在下载目录下执行以下命令：$ bash Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh3、看到提示按“回车键”进入Anaconda的License文档，按“q”键跳过，根据提示输入“yes”。4、输入安装路径，一般选择默认的安装路径即可5、根据提示不断地输入“yes”即可。二、使用pip安装Tensorflow CPU版本参考：官方说明https://
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2018-11-25 21:08:00
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环境：Win10，Python 3.8，Anaconda 电脑：GeForce RTX 2060, NVIDIA CUDA 11.1.4 官方教程：在 Windows 上安装 TensorFlow1. 下载安装cuda和cudnn1.1 下载在官网上下载对应的cuda和cudnn，版本可以低于但不能高于电脑支持的版本 cuda下载地址：cuda-toolkit-archive cudnn下载地址：
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2024-08-20 14:29:02
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tensorflow安装教程（Win7-64bit）前言一、tensorflow是什么？二、安装步骤1.安装Anaconda2.创建Anaconda虚拟环境（即安装Tensorflow的虚拟环境）3.安装tensorflow总结 前言 介绍tensorflow在win7下的成功完整安装流程。 一、tensorflow是什么？ 简要介绍：tensorflow一个核心开源库，可以帮助开
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2024-03-19 22:02:18
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