目前tensorflow是深度学习中非常流行的一个工具包，它是由google研发的，其基本原理是计算图的模型。安装目前版本(2017年5月）的tensorflow支持直接进行pip进行安装，但唯一需要注意的一点是目前只支持python3版本pip3 install tensorflow入门1）placeholder placeholder顾名思义只是起到占位的作用，一般只是首先指明数据类型，而具
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2024-06-09 11:25:56
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windows安装tensorflow-GPU版本 1、首先使用conda create -n tensorflow3.8 python=3.8（python版本根据需求下载）在Anacoda Prompt下创建一个tensorflow环境 输入y继续创建 如上图就是创建成功了。2、在安装Tensorflow-gpu之前，最重要的就是找到对应版本的cuda和cudnn(如果版本
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2024-05-14 23:12:03
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文章目录win10下tensorflow-gpu的安装1.tensorflow-gpu的安装2.安装CUDA及报错改正3.下载CUDNN及后续操作 win10下tensorflow-gpu的安装GPU对神经网络模型的训练具有很大的作用，如果想要基于tensorflow做好神经网络模型构建，那么相对于tensorflow-cpu，tensorflow-gpu是我们更应该选择的，GPU资源可以更好的
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2024-03-21 11:04:34
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win10/win11系统下安装tensorflow-GPU版本使用前注意GPU版本版本匹配！！！cuda版本安装anaconda安装对应版本的CUDAtoolkit安装对应版本的cuDNN安装tensorflow总结 使用前注意GPU版本GPU版的tensorflow在调用的时候有加速效果，运行会比较快一些，当然，如果你的硬件没有GPU，只能使用CPU版本的tensorflow，就不需要安装C
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2024-03-25 12:44:22
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win10_64环境下安装tensorflow_CPU前言1-安装Anaconda2-安装tensorflow3-几个坑最后新坑ADD OIL! 前言第一次记录自己的学习过程，为未来的三年做准备。 结合自身情况进行的操作。首先说一下我自己电脑的环境，已经安装了最新版的python3.7，但是由于tensorflow需要python3.5版本，所以大家可以先卸载原来的环境，整篇文章只针对于跑cpu
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
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2024-06-12 05:48:50
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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
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2024-05-23 14:01:47
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Tensorflow环境下的深度学习框架的配置主要包含以下几步：0、前言1、PyCharm的安装步骤：2、Python的安装步骤：3、AnaConda的安装步骤：4、CUDA的安装步骤：5、cuDNN安装步骤：6、Tensorflow—GPU配置步骤：7、在PyCharm中使用Tensorflow 0、前言我们需要安装的内容如下：Windows10 操作系统
Pycharm ：python的开发
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2024-05-07 10:41:10
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TensorFlow的使用，遵循以下几点：使用图（graph）来表示计算任务在会话（session）中执行图使用tensor表示数据通过变量（Variable）维护状态使用feed和fetch可以为任意的操作（arbitrary operation）赋值或者从其中获取数据一、综述TensorFlow是一个编程系统，使用图来表示计算任务。图中的节点是一个操作（op），一个op获得0个或多个
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2024-05-01 19:31:42
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配置成功版本：win10 x64+GTX 950M+CUDA 10.0+cudnn v7.6.5+Anaconda 3.5+Tensorflow1.14注意：需要安装VS 2015及以上版本 虽然现在tensorflow 2.x 已经出了，相比1.x 功能更好，对于新手来说更容易入门，但网络上关于1.x的资源也很多，所以也还在使用，本文主要介绍
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2024-04-03 07:26:40
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小编最近在做深度学习中目标检测的相关研究，一直在看论文，正准备配置GPU的相关事务，最近看到一篇blog，收获颇多。 anaconda真是一个好东西说明电脑配置：Acer笔记本CPU Inter Core i5-6200UGPU NVIDIA GeForce 940M(忽略掉我的渣渣GPU)Windows10所需的环境：Anaconda3(64bit)CUDA-8.0CuDNN-5.1P
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
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2024-03-12 05:51:30
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本文介绍了tensorflow的基本用法，适合初学者入门，主要包括以下几个内容。 主要内容TensorFlow运行原理定义常量定义运算执行运算定义变量及初始化变量的简单操作输出变量的具体值---eval()函数placeholder占位符通过feed_dict来改变算子中的变量 TensorFlow运行原理首先，在使用TensorFlow之前，我们简单介绍一下TensorFlow的运行原理，我们先
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2024-04-25 17:25:23
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TensorFlow-gpu版本的环境搭建查看自己电脑gpu对应的cuda版本已经相对应的cudnn版本和tensorflow-gpu的版本。安装cuda,默认安装，然后在C盘根目录下面建立tool文件夹，将cudnn解压到该文件夹，并将里面的cudnn64_7.dll 的地址添加到用户环境变量中，同时将里面的文件逐个考进cuda安装文件的的相对应的文件夹中。安装anconda创建TensorFl
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2024-07-18 06:46:13
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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。tensorflow分cpu和gpu版
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2024-03-19 12:44:01
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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
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2024-05-08 22:58:10
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在之前写的一篇文章 TensorFlow，从一个 Android Demo 开始 中通过编译官方的 Demo 接触到了 TensorFlow 实际使用场景。这篇文章打算从一个Android 开发者的角度切入，看看构建一个基于 TensorFlow 的 Android 应用的完整流程。相关代码可查看：GitHub 项目地址通过 TensorFlow 用已有模型构建 Android 应用在 Googl
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2024-05-13 10:32:49
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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
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2024-05-06 22:16:27
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Ubuntu16下配置Anaconda虚拟环境下的TensorFlow(GPU加速版本)写在前面综合了几位同学的建议之后决定针对深度学习只了解算法结构和熟悉常用框架，会跑包即可有空的话对于机器学习的经典算法（SVM，BP神经网络，K-means）还需仔细阅读推导，并阅读Caffe源码tensorflow的社区资源丰富，且机器人相关环境大多基于Linux所以深度学习框架配置的博客目前只打算写一篇，即
趁着最近有点时间，花几天时间把tensorflow教程整理出来(红色表示没有完成)High level apis：estimators是一个高级接口，极大简化了机器学习的编程，它能够实现：训练，评估，预测，export for serving两种使用方法：1：使用pre-made estimators，2：自己写(custom) estimators 都基于（tf.estimator.
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2024-05-27 14:47:53
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