TensorFlow 2.0 beta1 已经发布。本文详细介绍在个人电脑或服务器上安装 TensorFlow 2.0 beta1 的步骤和各种细节， 让你第一次安装 TensorFlow 2.0 就上手！一般安装步骤TensorFlow 的 Python 版本使用最为广泛。作为一个 Python 包，TensorFlow 和其他 Python 包的安装方法区别不大，使用 Python 的包管理器
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2024-05-20 09:36:25
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前言：安装这个东西，折腾了大半天,查阅了很多资料。但最终还是安装成功了，并记录下来。希望给大家一些借鉴，顺利完成安装。整个安装过程需要很强的版本控制。显卡驱动==>CUDA<==>cuDAA<==>tensorflow_gpu==>keras 1、我安装的版本为（自测可用）：python:3.6.6tensorflow_gpu:2.1.0CUDA:10.1cuD
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2024-03-29 15:13:18
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知识点总结 [\2] 建立一个手写数字识别神经网络步骤： 1、加载MNIST数据集 2、定义激活函数（激活函数有很多，ep:sigmoid函数、tanh函数、ReLU函数） 3、定义损失函数、选择优化器 4、迭代训练 5、模型评估 特征量：即一个物体的特征数据化的总和
x = ( a, b, c, d) 其中，x是一个向量。 a,b,c,d是指事物 x 的某些特征数值。e
本文写的比较简单，期间遇到的一些小麻烦，自己不认为成为阻碍，所以没有详细写。
PycharmPycharm使用AnacondaPycharm 在新建项目的时候可以指定Conda环境，前提是已经安装了Conda。如果创建项目的时候没有指定conda环境:Setting => Project => Project Interpreter 里面修改 Project Interpreter ,
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2024-04-25 10:54:34
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Linux下anaconda3配置安装软件包下载：Anaconda3-5.0.1-Linux-x86_64.sh通过xftp 把安装包上传到服务器文件夹下在安装包所在路径下，输入命令：bash Anaconda3-5.0.1-Linux-x86_64.sh
安装过程中，不断按回车或者yes默认，然后出现下面界面： 默认安装到XXX目录下，安装好后你可以在该文件夹下看到安装文件，用默认的路径直接点击
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2024-09-23 10:29:01
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TensorFlow的GPU版本安装与测试（TensorFlow-gpu1.14+Cuda10）利用Anaconda进行TensorFlow-gpu1.14和CUDA10的安装和调用，CUDA和Tensor Flow的版本存在对应关系，
亲测TF1.14+CUDA10可用。本文中CUDA是利用conda指令离线安装，不会存在下载速度较慢，或者数据包下载
不下载的问题。
*有问题欢迎一起讨论，祝好！
在使用了一段时间的cpu版本的tensorflow之后，出于对GPU版本的好奇和实际中想用GPU加速训练的探索。本人看了好多博客也配置了好多次，趟过的浑水可以说是极多了，对产生过启发的博客作者再次表示感谢。（结尾有彩蛋，需要下载CUDA各版本和cnDNN7.0的朋友们有福了） 第一步，我是在windows10系统上
蹭的深度学习课程，老师推荐用tensorflow做作业，因此先接触一下吧，不用来做项目，先熟悉一下语句。 相比于caffe，tensorflow没有复杂的编译过程，简单的可以把它看成一个python的库。所以安装起来也是很简单的~环境准备其实环境比最后的安装更重要= =也遇到了一些小问题。AnacondaTensorflow基于python，而Anaconda提供了较好的python环境，特别是
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2024-06-12 05:54:32
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因为要使用分布式深度学习平台，这里选择了tensorflow，我的电脑是ATI的显卡，所以这里记录的是安装cpu版本的tensorflow 关于tensorflow的介绍，此处不再啰嗦。关于gpu的安装与配置，此处也不涉及。一、安装anaconda tensorflow是基于python脚本语言的，因此需要安装python, 当然还需要安装numpy、scipy、six、matplotlib等几十
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2024-08-29 11:37:33
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1.物体识别效果演示 图片选自 Andrew Carter 的博客 Annotating Large Datasets with the TensorFlow Object Detection API2.物体识别概述关于 Object Dection 理论说起来太复杂了，可以自行参考 CS231n 的教程，或者通过这篇文章 A Brief History of CNNs in Image Segm
折腾4天终于装好 tensorflow-gpu 版，此教程一是按照实际操作给自己做个记录，二是给各位一个参考尽量节省安装时间。 硬件：CPU: i5-7400,GPU: GeForce GTX1050Ti系统：Ubuntu 16.04, cuda 8.0, cudnn v5 1 安装前准备工作1.1 检查自己的 GPU 是否满足安装条件 打开终端输入以下指令：lspci |
安装TensorFlow-gpu版时，关于驱动问题遇到了很大的坑，这里记录一下。 TensorFlow-gpu版需要cuda和cudnn的支持，而cuda又需要NVIDIA驱动的支持，三者存在版本匹配的关系。 最新版的cuda是10.2，除了刚发布的TensorFlow2.0以外
一、TensorFlow使用简单，部署快捷 TensorFlow使用数据流图（计算图）来规划计算流程，可以将计算映射到不同的硬件和操作平台。凭借着统一的架构，TensorFlow可以方便的部署到各种平台，大大简化了真实场景中应用机器学习算法的难度。 使用TensorFlow，我们不需要给大规模的模型训练和小规模的应用部署开发两套系统，节约时间，TensorFlow给训练和预测的共同部分提供了一
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2024-10-21 22:05:22
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安装过程安装虚拟环境安装virtualenv安装满足要求的python版本使用virtualenv创建指定python版本的虚拟环境安装tensorflow安装tensorflow-docs直接下载使用wheel下载在VSCode编辑器中使用虚拟环境下的python解释器，并使用tensorflow常见错误 注意： tensorflow 2.10.0是最后一个支持GPU的版本 如果您担心下载
tensorflow各个版本的CUDA以及Cudnn版本对应关系一、tensorflow各个版本需要的CUDA版本以及Cudnn的对应关系二、CUDA与相对应的Cudnn对应关系三、NVIDIA显卡以及对应的显卡驱动的对应关系 概述，需要注意以下几个问题：（1）NVIDIA的显卡驱动程序和CUDA完全是两个不同的概念哦！CUDA是NVIDIA推出的用于自家GPU的并行计算框架，也就是说CUDA只
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2024-05-11 09:53:59
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最近开始做深度学习实验，在老师的推荐下准备采用tensorflow框架构建神经网络结构，在此记录下今天安装tensorflow2.0的过程和踩过的坑，方便以后复习，以及给后来者一个参考。1.安装过程1）需要安装的东西：i.anaconda（或者miniconda，可以理解为精简版的anaconda，只保留了一些必备的组件，所以安装上会快很多，同时也满足我们管理python环境的需求）。ii.CUD
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2024-01-11 19:45:33
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Tensorflow2.5.0-GPU前言一、背景二、安装1.确定要安装的tensorflow、cnda及cudnn版本2.下载安装cuda3.下载cudnn4.创建conda中tensorflow的虚拟环境5.激活环境6.安装tensorflow三、测试总结 前言开始学习Deep Learning，课上使用的是Colab，国内使用略有不便，恰好多年的老本还有个Gtx950m，刚好适合入门。一、
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2024-10-23 14:58:06
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之前脑子不清醒，把好好的tensorflow环境给删了，这就导致我得重新配一遍环境，想想当初复杂繁琐的环境配置过程就头疼，唉~ 又把自己给坑到了ε (┬┬＿┬┬)3 在这里记录以下tensorflow环境的安装配置过程，万一后面再误删掉环境（这种情况也不是不可能发生：）直接照抄就好，当然，也希望能够帮助到需要配tensorflow环境的小伙伴~先说明一下，我这里是在win10的anac
记录一下，其实如上版本 GPU版本Tensorflow2.0+CUDA10+CUDNN+WIN10+Python3.7也安装成功了。但是用tensorflow2.0学习的时候，发现好多代码不能用了。tensorflow2.0和tensorflow1.0差别蛮大的。所以我重新安装了tensorflow1.15。时间是2020年4月20号左右安装的步骤如下： 1.装anacon
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2023-07-31 23:39:37
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Win10下安装Tensorflow（GPU）+CUDA8.0+cudnn6 之前在win10下一直配置不好TensorFlow(GPU)版本，苦苦挣扎几天后无奈转向在ubantu 14.04下安装，安装成功后近日又想在Windows上再试一次，结果很顺利，几个小时便安装好了TensorFlow GPU版本。本文主要写基于anaconda的TensorFlow安装，如有错误请联系作者修改~~~（小
