#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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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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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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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
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、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
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
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
# 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
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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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、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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https://docker.mirrors.ustc.edu.cn有两种方式可以配置国内镜像源：通过daemon.json文件来修改（1）在/etc/docker目录中添加daemon.json文件，内容如下：
{
"registry-mirrors": ["http://hub-mirror.c.163.com","https://registry.docker-cn.com",
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2024-10-21 11:21:28
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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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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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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、安装docker:二、拉取tensorflow-serving镜像：三、将模型文件转成saved_model格式 四、通过docker运行tensorflow-serving进行部署模型说明一下参数：0：前面几个参数不用变1：source模型保存的地方2：MODEL_NAME是你自己自定义的3：target也是你自己自定义的，但是我建议models不要动，就后面的字段改成和MOD
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2023-07-17 13:37:08
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Anaconda、tensorflow的安装与conda channel的镜像设置、tensorflow的测试（非常全）1.Anaconda 的下载与安装2.conda channel的镜像设置3.tensorflow 的安装4.检测tensorflow是否安装成功 1.Anaconda 的下载与安装（1）下载地址 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ana
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2024-06-07 10:54:01
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