引言 基于Anaconda的tensorflow安装 1 下载linux版本的Anaconda安装包2 安装Anaconda利用anaconda安装tensorflow 1 建立一个 conda 计算环境2 激活环境使用 conda 安装 TensorFlow3 安装tensorflow4 如何在jupyter中使用tensorflow总结 利用Doc
转载 2024-05-23 14:01:47
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安装需知: 安装tensorflow一般有两种,一种是cpu版本,另一种是gpu版本。安装前要注意你的电脑有没有NVIDIA的显卡,如果你的电脑是AMD的,对不起,你的电脑可能无法安装gpu版本的tensorflow,只能安装cpu版本的。**1.安装cpu版本的tensorflow**方法一: (1)下载并安装Anaconda (内含python环境) 注意这一步时要把两个√都选上安装完之后
windows10 + Anconda + CUDA10.0 + cudnn + TensorFlow2.0.0安装过程中,最重要的是将版本对应起来Anaconda 安装通过安装anaconda软件,可以同时获得 Python 解释器、包管理,虚拟环境等一系列的便捷功能,尤其是当你需要不同的 python版本时,很方便创建。这个去官网下载就可以了: https://www.anaconda.com
''' Created on 2017年5月28日 @author: weizhen ''' import time import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import mnist_inference BATCH_SIZE = 100 LEARNING_RATE_B
官网上对TensorFlow的介绍是,一个使用数据流图(data flow graphs)技术来进行数值计算的开源软件库。数据流图中的节点,代表数值运算;节点节点之间的边,代表多维数据(tensors)之间的某种联系。我们可以在多种设备(含有CPU或GPU)上通过简单的API调用来使用该系统的功能。TensorFlow包含构建数据流图与计算数据流图等基本步骤,图中的节点表示数学操作,图中连结各节点
转载 2024-05-11 17:21:36
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在安装过程中遇到很多坑,搞了好几天,在网上也搜了教程,可是却一直出问题,后面也是各种查资料最后成功了。写下博客记录,下次换电脑的时候再装就避免踩坑了。一、安装anaconda,添加环境变量首先我装的是anaconda3,版本号为4.10.3,是2021.11,比较新, 之前安装没有将此添加到环境变量,所以后面参考网上链接先添加到环境变量。二、安装tensorflowCPU版)我的PyCharm版
转载 2024-10-12 20:34:36
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基于Anaconda的TensorFlow环境安装教程 今天开始正式学习机器学习TensorFlow框架,今天的任务是安装TensorFlow环境。在安装过程中遇到了一些问题,特别的记录下来,以备以后回顾和学习。 首先在官网下载Anaconda,我下载的版本为windows python3.6version-64bit 具体文件名为 Anacond
之前看了一波深度学习的理论知识。总感觉哪里不对,昨天发现,一直看错书了,应该从tensorflow这类书实践书看起。今天在windows10上搭建了一个简单的深度学习环境。跑一些小程序练练手。正文:深度学习环境:pythonanacondatensorflowkeras其实之前也打算装过tensorflow。但是没有成功。感觉这几个环境最难装的是tensorflow。如果不用GPU加速的话,不用安
一、安装Anaconda3(1) 下载Anaconda安装文件(2) 注意安装Anaconda时一定要把环境变量加入windows环境中。要没有勾选,安装完后还有手动加入。而且注意3.4版本是默认不加入Anaconda的文件路径到环境变量的。(3) 安装完成后,运行开始菜单—>Anaconda3—>Anaconda Prompt输入如下命令查看已安装的库conda list二、安装Te
写在前面:当时装这个tensorflow可没少花时间,试了很多都是失败,命令窗口一片红,印象最深的就是什么动态链库加载失败什么的。当然最终换了台笔记本装好了,自己笔记本装的低版本的(只能装低版本的)。第一步:先装anaconda,去官网下载安装,直接下一步下一步的点,但后面有个选择,两个都勾上就行(适应环境变量),安装完成。第二步:不着急安装tensorflow.先去安装一下或更新自己电脑的Vis
转载 2024-05-08 22:58:10
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前言:从去年年底开始接触深度学习,就一直用的由谷歌开发的tensorflow框架。tensorflow框架主要包含张量和数据流图,简单来说就是张量从图的一端到另一端的计算。tensorflow完全开源,支持单cpu/gpu和多gpu的计算,并且支持windows和linux等操作系统。由于我的电脑无法再虚拟机上提供足够大的内存,所以我在window环境下装的。tensorflowcpu和gpu版
转载 2024-03-19 12:44:01
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1. 查看pip版本~$pip --versionpip 10.0.1 from /home/xx/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/pip (python3.6)2. 安装tensorflow~$pip install tensorflow3. 打开python shell验证是否安装成功~$python>>>i...
原创 2021-12-15 18:09:51
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大前提:tensorflow只支持64位 可以使用:sudo uname --m参看如果是x86_64就是64如果是i686就是32,如果是32,那就重装64的吧,再进行如下:64位下载地址:Thank you for downloading Ubuntu Desktop | Ubuntu或者:https://pan.baidu.com/s/1ty72uH9Ho4FQqFxenaQ_gA
记录一下自己的学习过程遇到的问题。参考链接该目标检测API已经更新到tensorflow2.0时代,但是我没有成功实现,所以这里是旧版本实现过程。1、环境配置及相关安装操作系统:Windows10 64位GPU:Nvidia RTX2080Ti内存:128GTensorFlow:1.14.0 GPU版本python环境:Anaconda3.7cuda:10.0.130这里记录一下三种安装各种库的方
 总结我下的版本!用anaconda下载超级棒!安装tensorflow2.X (cpu环境)pip install tensorflow==2.X -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com 先别安装2.0版本,因为对于2.0的tensorflow ,再想继续安装tensorflow-&nbs
在计算机领域中,Linux操作系统一直以其高度的稳定性和安全性而闻名。而在人工智能领域,TensorFlow框架则是非常热门且广泛使用的深度学习工具。然而,为了在Linux系统上充分利用TensorFlow的强大功能,需要考虑到CPU的性能因素。 在Linux系统中进行深度学习任务时,CPU的性能至关重要。尤其是对于一些中小型的深度学习模型或者在资源有限的情况下,使用CPU来运行TensorFl
原创 2024-04-03 10:11:20
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本文介绍Tensorlfow 针对 CPU SSE4.1 SSE4.2 AVX AVX2 FMA 的编译优化,以提升TensorflowCPU上的计算速度,实测可以提升两倍以上的速度。1、问题在用 pip 安装tensorflowCPU版本后,在运行的时候通常会出现如下提示:Your CPU supports instructions that this TensorFlow bin
    Installing TensorFlow on Windows的官网 https://www.tensorflow.org/install/install_windows    在tensorflow 0.12.0开始支持Windows下安装了。tensorflow 0.12.0之前是只支持Mac和Linux系统。
有一种论点认为GPU比CPU的速度更快。 如果电脑是NVIDIA显卡并且计算能力>=3.5,则使用GPU。(根据TensorFlow官网会变)查看自己显卡型号(右键:NVIDIA控制面板——>系统信息)查询对应的计算能力到TensorFlow官网查询发布的GPU支持,查看硬件要求和软件要求:https://www.tensorflow.org/install/gpu 驱动程序一般电脑上
WIN10 + python3.5 + Aaaconda3-5.1.0 + CUDA10.0 + cuDNN7.6.5.32 + tensorflow-gpu-1.13.1 安装步骤1、查找python与tensorflow版本对应2、安装python3.53、Anaconda安装4、CUDA与cudnn安装5、tensorflow安装报错问题解决 1、查找python与tensorflow版本
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