安装tensorflow时,如果使用直接安装速度相对较慢,采取清华大学的镜像会提高速度.GPU版本安装方法:pip install tensorflow-gpu==1.8 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple或 pip install tensorflow==1.8 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 备注:安装的时候需要python是64位版本,32位版本则会报错,笔者本人用一年的时间来才发现

我的环境:win10+python3.6.4(64位) 一:安装python 根据自己的电脑下载python(32位或者64位)-->安装教程 安装好python后记得配置pip源,使用官方的源下载python库时速度比较慢.-->配置pip源 配置好pip源后就可以使用pip3(python3)或者pip(python2)来安装库了. 二:安装jupyter notebook 安装教程-->安装jupyter 三:安装TensorFlow 本来想通过清华镜像源来安装TensorFlow

[1]最近领导天天在群里发一些机器学习的链接,搞得好像我们真的要搞机器学习似的,吃瓜群众感觉好神奇呀. 第一步 其实也是最后一步,就是网上百度一下,Docker Toolbox,下载下来,下载,安装之后会有三个图标,这里给大家截一下图 不过,这三个图标首先我们都不需要去点击他们.为什么呢?看来这么多片博文,感觉最靠谱的就是这一篇了http://www.linuxidc.com/Linux/2016-07/133506.htm 需要先去点击Git Bash这个图标,然后,输入 notepad .b

关于Tensorflow的基本介绍 Tensorflow是一个基于图的计算系统,其主要应用于机器学习. 从Tensorflow名字的字面意思可以拆分成两部分来理解:Tensor+flow. Tensor:中文名可以称为“张量”,其本质就是任意维度的数组.一个向量就是一个1维的Tensor,一个矩阵就是2维的Tensor. Flow:指的就是图计算中的数据流. 当我们想要使用Tensorflow做什么事情的时候,一般需要三个操作步骤: 创建Tensor: 添加Operations(Operatio

tensorflow tensorflow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统,其命名来源于本身的运行原理.Tensor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算,TensorFlow为张量从图象的一端流动到另一端计算过程.TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统. tensorflow可在小到一部智能手机.大到数千台数据中心服务器的各种设备上运行.本文主要探讨的是tensorflow在大规模容器上运行的一

tensorflow 的docker镜像很大,pull一次由于墙经常失败.其实docker 可以将镜像导出再导入. 保存加载(tensorflow)镜像 1) 查看镜像 docker images 如下: REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE tensorflow/tensorflow latest 1bb38d61d261 4 months ago 1.21GB 2) 保存镜像 docker save -o /home/dyufei/tensorflow.t

一.安装Docker 1.首先先按照docker,从https://get.daocloud.io/toolbox/  下载exe文件就好 双击安装会多出来三个东西: Oracle VM VirtualBox Git Boot2Docker for Windows 2.启动docker 命令行(cmd)切换到docker安装目录,运行start.sh等待启动,此时会在git下下载文件,需要一段时间 此时可以看到docker的ip地址 3.使用securecrt登录到docker下,账号密码是 d

在 Mac OS X 上安装 TensorFlow 这个文档说明了如何在 Mac OS X 上安装 TensorFlow. 注意:从 1.2 版本开始,在 Mac OS X 上 TensorFlow 不再支持 GPU. 确定如何安装 TensorFlow 你可以选择一种方式安装 TensorFlow,支持下面的几种选择: virtualenv "本地" pip Docker 从源代码安装,更专业有单独的文档记录 我们建议使用 virtualenv 安装.virtualenv 是一个和其

1.daocloud 拉取 docker镜像 docker pull daocloud.io/daocloud/tensorflow:latest 镜像位置: /Users/{YourUserName}/Library/Containers/com.docker.docker/Data/com.docker.driver.amd64-linux/Docker.qcow2 2.挂载方式启动镜像 docker run -it --rm --name mytensorflow -v /Users/ma

转自:http://www.tensorfly.cn/tfdoc/get_started/os_setup.html 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 常见问题. 为了简化安装步骤, 建议使用 virtualenv, 教程见 这里. Ubu

http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/get_started/os_setup.html 你可以使用我们提供的 Pip, Docker, Virtualenv, Anaconda 或 源码编译的方法安装 TensorFlow. Pip 安装 Pip 是一个 Python 的软件包安装与管理工具. 在安装 TensorFlow 过程中要涉及安装或升级的包详见 列表 首先安装 pip (或 Python3 的 pip3 ): # Ubun

docker安装 Tensorflow遇到问题i/o timeout. docker: Error response from daemon: Get https://gcr.io/v1/_ping: dial tcp 64.233.188.82:443: i/o timeout. Tensorflow 是Google的一个开源机器学习框架,中国大陆的用户在使用的时候往往需要爬过GFW墙,借助VPN. 依照Tensorflow的官方文档 在docker中安装Tensorflow的时候,国内的用户

拉去tensorflow srving 镜像 docker pull tensorflow/serving:1.12.0 代码里新增tensorflow 配置代码 # 要指出输入,输出张量 #指定保存路径 # serving_save signature = tf.saved_model.signature_def_utils.predict_signature_def( inputs={'input_param': model.inputs_placeholder}, outputs={'ty

Docker是一种 操作系统层面的虚拟化技术,类似于传统的虚拟机.传统虚拟机技术是虚拟出一套硬件后,在其上运行一个完整操作系统,在该系统上再运行所需应用进程:而容器内的应用进程直接运行于宿主的内核,容器内没有自己的内核,而且也没有进行硬件虚拟.因此容器要比传统虚拟机更为轻便.传统虚拟机使用前需要指定内存.硬盘灯大小,使用过程中即使程序没有占用那么多资源也不会释放出来,而Docker则是使用多少则占用多少. Docker有三个主要的概念:镜像(Image).容器(Container).仓库(Rep

一.TensorFlow Serving简介 TensorFlow Serving是GOOGLE开源的一个服务系统,适用于部署机器学习模型,灵活.性能高.可用于生产环境. TensorFlow Serving可以轻松部署新算法和实验,同时保持相同的服务器架构和API,它具有以下特性: 支持模型版本控制和回滚 支持并发,实现高吞吐量 开箱即用,并且可定制化 支持多模型服务 支持批处理 支持热更新 支持分布式模型 易于使用的inference api 为gRPC expose port 8500,为

Python pip 国内镜像大全及使用办法 一.国内镜像 清华 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 豆瓣 pip install -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com '模块版本' 阿里云 pip install -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host mirrors.aliyun.co

tensorflow2.x 使用过程中常见错误(持续更新) 安装配置,使用tensorflow训练模型,转换为tflite模型,并部署与移动端过程中,虽然不难,但是也常出现一些莫名其妙的问题,下面简单记录下解决方法. 一.安装中问题 1. ImportError: Could not find 'cudart64_110.dll' 安装配置完tensorflow2.4.0发现引入包时,发生这样的错误,还有类似缺少cudart64_100.dll等问题. 产生这样的问题,多半是版本不对应,可以看一

python多版本以及各种包管理 python 包管理 各个版本 python版本管理 由于Python有2.x和3.x两个大的版本,而且每一个工程建立所用的各种包的版本也不尽相同(如flask1.x),这使得若干个工程开发同一台主机上完成比较麻烦(工程不是由一个人来完成,不同人的配置版本也不尽相同,为了所有开发人员能成功开发,就必须使得开发环境的一致,而一个人可能参与若干个工程开发). pyenv 管理 Python 的版本. virtualenv 管理 Python 工程中的包的版本(或者说

谨以此文,记录和ubuntu系统不死不休的搏斗过程,后续待补. 1.双系统安装,windows采用uefi模式安装(优启通可制作uefi的win10安装盘),ubuntu不要划分boot区,而应该划分uefi区,否则,不能被uefi引导 2.软件源都替换成清华或者阿里,blabla,否则被墙得泪流满面 清华镜像站:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/ubuntu/ Ubuntu 的软件源配置文件是 /etc/apt/sources.list.将系统

尽管大部分常见的linux系统的包管理器内都会包含texlive,然而最好还是安装TUG发布的原版texlive.这是由于:1,软件仓库内的texlive通常版本较陈旧:2,由于版权因素一些tex宏包没有被软件仓库收录:3,软件仓库内的texlive分割混乱,更新和维护都不方便,事实上,texlive本身的TDS结构就已经相当清晰完善了. 这里以Linux Mint 18系统为例,介绍如何安装和配置原版的texlive 2016. 安装前准备 如果已经安装了其它版本的texlive,需要先卸载掉

1. 修改jupyter notebook 默认路径: 进入anaconda 命令行, jupyter notebook --generate-config   生成配置文件, 该文件在    本机用户名/.jupyter 下. 进入jupyter_notebook_config.py 找到 ## The directory to use for notebooks and kernels.c.NotebookApp.notebook_dir = 'C:\Users\33488\Document