在学习了一段时间台大李宏毅关于deep learning的课程，以及一些其他机器学习的书之后，终于打算开始动手进行一些实使用普遍的框架有Ten...
转载
2022-09-27 10:44:24
99阅读
昨天及今天费了很大的劲，终于在conda下安装好了 CUDA11.6+cuDNN8.6+tensorflow2.4GPU，（该总结只适合已经安装好CUDA11.0和cuDNN8.0的朋友们，如若未安装，请先安装好这两个再参考本文）由于在配备过程中经历了较多坎坷，老师的教案对我来说配置一直失败，清华的镜像一直出现依赖不匹配的问题（之前我在配置cpu也出现了同样的问题），但不知道之后为什么突然就好了，
离线下载tensorflow（注意这里需要关闭网络，不然直接就下载完成了，之所以搞这个离线下载的，是因为很多公司运行的环境是不允许联网的，只能单方面上传文件，离线进行，我以下的操作都是为了演示如何搞，所以下载的时候连上网，安装时候段开网，如果我这段话你不理解，那就往下看好了，保证你一定能看懂
搭建和配置TensorFlow环境前言由于工作需要，近期准备深入学习和使用深度模型。前期调研了一番各大深度学习的开发框架，常用的有TensorFlow (Google)， Pytouch (Facebook)，Mxnet (Amazon)，PaddlePaddle (Baidu), Caffe等。各有各的用户基础和功能特点。对于刚进该领域的新人，个人还是觉得选择用户基础大，背后厂牌硬的框架比较安全
安装环境Windows8.1python3.5.x(TensorFlow only supports version 3.5.x of Python on Windows)pip 9.0.1tensorflow-gpu-0.12.0cudacudnn安装过程 安装Python3.5 安装python 下载地址： https://www.python.org/点击Downl
转载
2019-11-11 09:32:00
132阅读
2评论
前几天学习tensorflow，直接在pycharm设置里导入，发现出现错误。百度搜索查阅资料使用pip安装即可解决问题。首先使用windows+cmd打开运行程序。然后输入pip3 install -U pip virtualenv创建一个新的虚拟环境，方法是选择 Python 解释器并创建一个 .\venvvirtualenv --system-site-packages -p py
转载
2023-07-06 20:53:14
68阅读
原文链接：Win10X64下安装使用TensorFlow 安装TensorFlow由于Google那帮人已经把 TensorFlow 打成了一个 pip 安装包，所以现在可以用正常安装包...
转载
2017-11-15 16:05:00
179阅读
2评论
Anaconda中安装并运行tensorflow创建环境 选择自己喜欢的名字和需要的python环境进行创建 这里我创建了一个名字为tensorflow的虚拟环境，蓝色框住的地方为这个虚拟环境的路径，记住，有用的！ 现在这样就是在创建中了，先别急，等等先 出现了自己创建的这个就好了，已经创建成功了下载tensorflow 在tensorflow下载官网进行下载 打开之后点击这里 出现的是这样的界面
并非所有的回归或分类问题都需要通过深度学习来解决。 因此， 机器学习并不需要解决每个回归或分类问题。 毕竟，许多数据集都可以通过分析或简单的统计程序进行建模。 另一方面，在某些情况下，深度学习或深度转移学习可以帮助您训练比创建任何其他方法都更准确的模型。 对于这些情况，PyTorch和TensorFlow可能会非常有效，尤其是如果已经有与框架模型库中所需模型相似的训练模型。 [理解机器学习的
tensorflow使用笔记（二）tensorflow使用笔记（一）Session的两种使用方式和tensorflow中的变量tensorflow使用笔记（二）简单神经网络模型的搭建tensorflow使用笔记（三）tensorboard可视化 目录tensorflow使用笔记（二）搭建一个简单的网络模型 搭建一个简单的网络模型简单的搭建一个三层网络结构的模型：import tensorflow
官网：https://www.tensorflow.org/ https://www.tensorflow.org/install/install_windows You must choose one of the following types of TensorFlow to install:
转载
2018-05-11 01:15:00
145阅读
1.You will need to adjust your conda configuration to procee
原创
2022-06-09 01:53:56
111阅读
前言前几天，我们刚下发了毕业设计的题目，我选的题目为基于TensorFlow的深度学习与研究，这将会是一个系列文章，截止2020-07我会将所有相关内容用更加通俗易懂的方式发布在公众平台上，我们一块学习，让我们嗨起来~。工欲善其事，必先利其器。今天这篇文章，我们就先学习如何在Windows、Linux上搭建开发环境。Windows下环境搭建11. 安装Python环境进入官网，根据个人电脑系统选择
转载
2021-12-30 11:36:58
632阅读
TensorFlow的安装TensorFlow的安装1 选择安装版本（很重要，建议看看）如何选择安装的TensorFlow版本？2 安装2.1 基于Anaconda（强烈推荐！！！）2.1.1 CPU版安装2.1.2 GPU版安装2.1.3 参考链接2.2 基于native pip（官网）2.3 virtualenv install2.4 Docker3.安装过程中遇到的坑 TensorFlow
下文记录了如何在Windows下使用Anaconda配置opencv和tensorflow环境，以及在配置环境的过程 中遇到的问题和解决方案。 Anaconda的安装：
原创
2022-09-21 16:22:57
154阅读
我下载的是最新版anaconda2020.02。 安装过程中大部分为默认，有下面一点要注意，默认装在c盘，也可修改为其他盘，但记得路径要是英文（避免出错）。注意：有个地方需要打钩的，两个都钩上，第一个是添加环境变量（下图第二个没钩以文字为准）。安装好anaconda后，打开Prompt，查看版本信息（此步可略）conda --version 表明安装成功。conda info --envs2、创
在广告/推荐/搜索场景，目前主流算法采用embedding+DNN的模型结构，随着数据量越来越多，单机训练已经无法满足实时要求。针对广告/推荐场景，一般采用Parameter Server的方式进行分布式训练，简称ps，ps可以同时做到对数据和模型的并行训练。Parameter Server直译就是参数服务器，这里的参数，指的是模型权重，以及中间的过程变量。最近一段时间，我了解和使用
安装传说中的TensorFlow，你没有看错，Windows，win7，没有anaconda
原创
2018-02-01 15:34:29
10000+阅读
点赞
深度学习既然是基于数据的方法，先不管多抽象，那总归是有读取数据的方法的吧，这里的数据应该是一个统称，包含我们讲的数据集和变量tensor。tf读取数据一共有3种方法：供给数据(Feeding)： 创建占位符，让Python代码来供给数据。从文件读取数据(Reading)： tf可以从文件中读取数据，比如前面的Mnist和cifar10都是从文件中读取的数据集。预加载数据(Preloading)：
下载安装Anaconda 首先下载Anaconda，可以从清华大学的镜像网站进行下载。 安装Anaconda，注意安装时不要将添加环境变量的选项取消掉。 安装完成之后，在安装目录下cmd，输入 conda list 可以查看Anaconda为我们提供的集成环境： 下面只是一部分截图： 查看版本信息：
转载
2018-08-16 22:57:00
174阅读
2评论
