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
前言：对于lio-sam框架的安装配置。每一回不同框架的配置真是要了老命了。。。一、安装依赖官方github：GitHub - TixiaoShan/LIO-SAM: LIO-SAM: Tightly-coupled Lidar Inertial Odometry via Smoothing and Mappinglio-sam主要有两个依赖：ROS和gtsam，两个都踩了大坑。。。首先我安装成功
spring javafx 我们确实在Codename One上依赖JavaFX，我们的模拟器需要它。 我们的桌面版本使用它，而我们的设计器工具基于Swing。 我们希望它成功，这对我们的业务至关重要！ 即使您是Java EE开发人员并且不关心桌面编程，我们也不是一个人，请记住一个事实，即今天的桌面技术就是明天的服务器技术。 例如：C ++和Windows（一种桌面技术）从Unix和C中获
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
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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在经历了多次的实践（折磨）后，总结了以下自认为比较好用的TensorFlow安装方式，如有更好用、简便的方式，或者安装过程仍出现了问题，欢迎进行反馈以便改进。 CPU、GPU版本的安装步骤刚开始一致，待到不一致处会进行提醒。安装步骤：一、安装Anac
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2024-03-08 09:29:31
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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
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2024-03-12 05:51:30
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'''
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
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
Python共有六大数据结构：数字，字符串，列表，元祖，集合，字典 可变数据类型：列表，集合，字典 不可变数据类型：数字，字符串，元祖 一个数据类型可变与不可变是指的是在内存中值是否可以被改变，不可变类型指的是对象所在的内存中值不可以改变。列表：python中使用最频繁的数据类型，在其他语言中称为数组，通过所以进行查找，使用 ‘[]’,列表时有序的集合。操作说明list.append(obj)在列
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2024-10-14 12:44:19
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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
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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tensorflow（CPU版）我的PyCharm版
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2024-10-12 20:34:36
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ollama 只使用单CPU的问题引起了一些用户的关注，尤其是在希望充分利用多核处理器优势的现代机器上。本文将介绍如何解决这一问题，包括协议背景、抓包方法、报文结构、交互过程、字段解析和性能优化等方面。
首先，我们来看看“ollama只使用单CPU”的背景。在高性能计算中，多核心技术的普遍应用使得任务并行处理成为可能。然而，若某些应用（如ollama）仅使用单个CPU，会导致计算资源的浪费。以下
转自：https://blog.csdn.net/mao_hui_fei/article/details/105917063?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-baidujs_title-2&spm=1001.2101.3001.424
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2021-06-04 21:36:09
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限制TensorFlow只在CPU上运行的方法import osos.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID" os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "-1"注：上述代码一定要放在import tensorflow或keras等之前，否则不起作用。...
原创
2021-07-29 11:49:23
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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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# Python 如何查看 TensorFlow 是否使用了 GPU
在深度学习的开发中，TensorFlow 是一个流行的框架。为了提升模型训练的效率及性能，通常会使用 GPU。在某些情况下，我们可能希望验证 TensorFlow 是否正确地识别并使用了 GPU。如果您希望确认这一点，下面的方案将为您提供一系列步骤和示例代码，帮助您检查 TensorFlow 是否在使用 GPU。
## 环境
# Java程序只使用单CPU的探讨
在现代计算环境中，多核CPU已成为主流，而Java程序的多线程能力也让开发者希望充分发挥多核CPU的性能。然而，有时我们发现Java程序只使用单个CPU，这是为什么呢？本文将深入探讨这个问题，并提供相关示例，以帮助开发者理解Java的多线程机制以及在单CPU上的运行行为。
## 多线程的基础
Java中的多线程是通过`Thread`类实现的。每个Java
原创
2024-09-12 05:54:22
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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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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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