https://blog.csdn.net/fentone/article/details/78888136

环境:win10,64位 1.卸载python3.7,安装python3.6 由于之前已经安装了python,到tensorflow网站查看tensorflow的支持环境,https://tensorflow.google.cn/install/pip,发现最高支持python3.6 在cmd中输入 python --version查看python版本为3.7.1,泪奔,,卸载,重装python3.6 卸载方法:python安装目录下是没有卸载程序的,重新执行一次python3.7.1的安装包,

在运行网上找的代码时,报错:ImportError: No module named 'pandas',解决:安装pandas安装过程:(因为网上教程有的说用pip命令行安装:有的直接下载安装包,然后复制到Python的安装目录中,就对比了一下有没有区别,发现并没有什么区别.而且pip命令行安装会把pandas需要的其他安装包自动安装,而手动安装的话,需要再一个一个安装依赖包)w+r打开命令行,直接在c:\user\admin下用pip命令安装,安装后,pandas就是在"python的安装目录

1.安装Anaconda 百度下载windows版本,一路点下一步,安装好了Anaconda,自带python3.6.6. 2.安装TensorFlow (1)打开Anaconda Prompt,输入conda env list,查看当前环境,发现只有base环境. (2)创建TensorFlow环境,同时安装好numpy: 输入conda create -n tensorflow python=3.6 numpy pip. (3)进入TensorFlow环境 再用conda env list,

习惯了linux下用pip install numpy及pip install pandas命令了.折腾了好久了. 上来先在python3中pip3 install numpy装了numpy,然后再pip3 install pandas就卡住不动了,或者报什么错,然后把numpy卸载了,继续装pandas还是卡住了,好像是找不到相应版本的依赖库. 那就转装python2.7吧,继续pip install pandas,装好了,在pycharm中和命令行交互中导入运行时分别报如下错误: pycha

TensorFlow 2.0测试版在今年春季发布,新版本比1.x版本在易用性上有了很大的提升.但是由于2.0发布还没有多久,现在大部分论文的实现代码都是1.x版本的,所以在学习TensorFlow的过程中同时安装1.x和2.0两个版本是很有必要的. 下面是具体操作 首先需要安装Anaconda 然后进入Anaconda prompt(未避免安装失败,最好以管理员身份运行) 安装第一个版本的tensorflow: 现在是默认环境,输入要安装的第一个tensorflow版本:pip install

参考网址:https://www.tensorflow.org/install/pip (或要VPN) 建议电脑是独显N卡机,安装前先升级驱动,减少不必要错误 1.下载Microsoft Visual C++ 2015 Redistributable Update 3(已安装更高级版或安装VS2015或VS2017可以跳过) https://www.microsoft.com/zh-CN/download/details.aspx?id=53587 2.启用长路径.(Win10)https://

声明:代码及博客小白一枚,如有错误,感谢指正~~ 众所周知,摘抄来温习一遍: 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)表示在节点间相互联系的多维数据数组,即张量(tensor). 1)架构灵活 2)支持多种平台 Windows安装: 1)当前tensorflow支持python 3.5(64位)版本,所以安装python 3.5(64位) 2)安装PyCharm(由Jet

[吴恩达课程使用]安装pandas失败-从新开始搭建环境 在第五课第二周的任务2中,虚拟环境缺少pandas,sklearn依赖,因为用pip比较顺手,就直接使用pip安装,结果各种anaconda环境不支持,在自己的再三调试后,整个anaconda环境完全乱掉了!!!遂有下文: 注意:配好之前的环境后使用conda install pandas ,conda install scikit-learn安装相关依赖!不要用pip install !!! 配置不规范,调试两行泪...T-T 一.重装

前言 TensorFlow如果能二进制包安装,我真的不想选择自己编译,但是情况不由人,好不容易找到一台服务器,CPU不支持AVX指令集,安装的release版本运行到import tensorflow as tf 就会报指令异常.网上建议源码安装才能解决,于是无奈,想着应该是非常繁琐的事情,但事实上除了耗时外,其他都还好,这里记录一下,以备后用. 编译安装过程 安装版本构建工具 bazel bazel是google的版本构建工具,网上褒贬不一,直接下载安装包进行安装: wget https://

在pycharm中安装pandas出现报错:AttributeError: 'module' object has no attribute 'main', 刚开始以为是pip的版本太旧了,于是乎将其做了升级(python -m pip install -U pip),结果还是不行. 百度了好多都没有找到问题出现在哪里,后面看到了一篇博文中说到时因为 新版的 pip 更改了 部分api 将其中 pip.main() 改为 pip_main(), 旧版的pycharm中 在packaging_to

安装说明 平台:Window.Ubuntu.Mac等操作系统 版本:支持GPU版本和CPU版本 安装方式:pip方式.Anaconda方式 attention: 在Windows上目前支持python3.5.x GPU版本可支持CUDA9.0.Cudnn7.0 安装过程 CUDA简介 CUDA(Compute Unified Device Architecture),是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台. CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构,该架构使GPU能够解决复杂的计算问题

都是用pip装的,是不是应该用apt-get 装的呀 ubuntu下安装pandas (出现 compile failed with error code 1 in /tmp/pip_build_hadoop/pandas) 查了一个下午都是好多红框框 Python2和Python3版本冲突 pip版本问题 pip -V 更新 sudo apt-get update sudo apt-get install python-dev 最后不知道是怎样安装上了,感觉是以下两个办法之一 ``` sudo

一.安装python 二.安装pip 三.安装mysql-connector(window版):下载mysql-connector-python-2.1.3,解压后进入目录,命令安装:pip install mysql-connector-python-2.1.3 四.安装pandas:pip install pandas 五.安装lxml:下载wheel文件,然后进入存放目录:pip install lxml-3.6.0-cp35-cp35m-win_amd64 下载地址:http://www

================================================== 安装Tensorflow开发环境,安装Python 的IDE--PyCharm 1.PyCharm-phthon开发的IDE安装 安装IDE-pycharm的步骤地址:https://www.cnblogs.com/sxdcgaq8080/p/10233243.html 2.安装Python3.7[本文最后成功安装的python版本是3.6.5,步骤一样] 安装python的步骤:https:/

主要通过whl方式进行配置. 1.1          Whl文件下载地址: https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 注意:必须安装numpy-mkl,替代原有的numpy,安装时会自动卸载原版本. 共下载三个文件: numpy-1.16.0+mkl-cp37-cp37m-win_amd64.whl protobuf-3.6.1-cp37-cp37m-win_amd64.whl tensorflow-1.9.0-cp37-cp37m-win_amd

首先,需要知道   tensorflow  1.5版本以上包括 1.5版本  的GPU类型都是需要安装  cuda9.0的,  tensorflow-gpu  1.4版本是可以使用cuda 8.0. 由于本人安装的是cuda8.0,  所以安装的tensorflow-gpu版本为 1.4  . 然而比较搞笑的是tensorflow-gpu 1.4 版本的需要的 cudnn是 6.0, 而不是cuda8.0最新支持的cudnn 7.0  . cudnn 下载地址:  v6.0版本的对应cuda8.

下载以及安装 选择类型 必须选择以下类型的TensorFlow之一来安装: TensorFlow仅支持CPU支​​持.如果您的系统没有NVIDIA®GPU,则必须安装此版本.请注意,此版本的TensorFlow通常会更容易安装(通常在5或10分钟内),因此即使您有NVIDIA GPU,我们建议先安装此版本. TensorFlow支持GPU.TensorFlow程序通常在GPU上比在CPU上运行得更快.因此,如果您的系统具有满足以下所示先决条件的NVIDIA®GPU,并且您需要运行性能关键型应用程

使用pip 当Python2和Python3同时存在于windows上时,它们对应的pip都叫pip.exe,所以不能够直接使用 pip install 命令来安装软件包.而是要使用启动器py.exe来指定pip的版本.命令如下: python2 -m pip install XXXX 比如python35安装tensorflow则为: python3 -m pip install –upgrade –ignore-installed https://storage.googleapis.com

Google TensorFlow for GPU安装.配置大坑 从本周一开始(12.05),共4天半的时间,终于折腾好Google TensorFlow for GPU版本,其间跳坑无数,摔得遍体鳞伤,曾一度怀疑自己廉颇老矣,不能饭也:后,凭借自己多年积累得还算扎实的基本功,终于从无数个坑中爬出,百转千回,成功安装了TensorFLow,如下图: 题外话,图中a+b的输出结果为42是有意为之,因为<银河系漫游指南>中关于生命.宇宙及一切问题的终极答案就是42 先小小庆祝一下,然后再把其中几个