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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前提介绍官网（不一定能打开）中文社区新手教程简介中文社区简介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。节点（Nodes）在图中表示数学操作，图中的线（edges）则表示在节点间相互联系的多维数据数组，即张量（tensor）。它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算，例如台式计算机中的一个或多个CPU（或GPU），服务器，移动设备等等。
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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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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安装tensorflow环境1.安装Anaconda2.创造Tensorflow虚拟环境3.安装Tensorflow框架 1.安装Anaconda安装Anaconda可以从镜像网上面下载需要的版本，我这里使用的是Anaconda3-5.1 下面给出清华镜像网的地址。清华镜像网2.创造Tensorflow虚拟环境conda create -n tensorflow python=3.5这里-n应该
#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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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
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
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
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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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
TensorFlow 1.0 重大功能及改善
XLA（实验版）：初始版本的XLA，针对TensorFlow图（graph）的专用编译器，面向CPU和GPU。
TensorFlow Debugger（tfdbg）：命令行界面和API。
添加了新的python 3 docker图像。
使pip包兼容pypi。TensorFlow现在可以通过 [pip install tensorflow] 命令安装
Docker 是一个开源的应用容器引擎，让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的容器中，然后发布到任何流行的 Linux 机器上，也可以实现虚拟化。当你通过 Docker 安装和运行 TensorFlow 时，它与你机器上之前已安装的软件包完全隔离。docker 镜像安装的优缺点： 优点：适合在大量相同环境机器构成的集群上批量部署。 缺点：增加了 Docker 学习成本。官方镜像
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2024-04-24 11:05:41
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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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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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本文档为TensorFlow参考文档，本转载已得到TensorFlow中文社区授权。下载与安装你可以使用我们提供的二进制包, 或者使用源代码, 安装 TensorFlow.二进制安装TensorFlow Python API 依赖 Python 2.7 版本.在 Linux 和 Mac 下最简单的安装方式, 是使用 pip 安装.如果在安装过程中遇到错误, 请查阅 常
在今天的开发环境中，Docker 容器化技术为使用 TensorFlow 提供了灵活性与方便性。然而，在下载 TensorFlow Docker 镜像的过程中，开发者常常会遇到网络波动、资源限制等问题。本文将深入探讨这些问题的原因和解决方案。
### 适用场景分析
在机器学习和深度学习模型的开发中，TensorFlow 提供了强大的功能。将其容器化，通过 Docker 镜像来简化开发和部署的过
anaconda3 安装tensorflow2.0步骤 本篇文章主要是避坑提示，这个月（二零二零年五月）tensorflow官方已经出了2.2.0的船新版本，本人向来喜新厌旧(不是指爱情哈，狗头保命)，就直接安装2.2.0最新版本，好不容易安装完成，打开notebook导入tensorflow出错。接着又换成了2.0.0版本，果然好使。船新版本的组件并不兼容anaconda3,没想到这里2.2.0
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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# 如何实现“Docker镜像源下载镜像”
作为一名经验丰富的开发者，你能够帮助新手实现“Docker镜像源下载镜像”的过程。在本文中，我们将以一个800字左右的文章的形式，逐步指导他完成这个任务。
## 流程概述
首先，让我们来看一下整个过程的流程。我们可以使用表格来展示每个步骤。
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 更新Docker镜像源 |
| 步
原创
2023-12-28 12:29:32
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