相信很多搞深度学习的小伙伴最近都为访问不了 TensorFlow官网 而苦恼吧!虽然网上也给出了一些方法,但是却缺少一个很重要的步骤.接下来,我就给大家讲解一个完整的过程,大牛绕过. 1.更改Hosts 在Windows的host文件(位置在C:\Windows\System32\drivers\etc\hosts)末尾添加如下内容: #TensorFlow start 64.233.188.121 www.tensorflow.org #TensorFlow end 2.刷新DNS缓存 打开c

系统环境:Ubuntu14.04 64位.Windows7 64位 双系统 CUDA 版本: 7.5 总结一下,我的安装建议是: 一定要下一份CUDA官方的安装文档,按照它的步骤一步步慢慢来,不可偷懒.CUDA 7.5 官方安装文档下载 在安装之前一定要详细检查自己的系统环境.软件是否符合CUDA的安装要求.不要存有侥幸心理,跳过检查步骤. 每进行一项操作,都检查一下该项操作是否成功.如果没成功,适时重启电脑或者重启终端, 1.安装Ubuntu系统14.04 安装完毕后不要更新系统. 这条到底是

感谢中国人民大学胡鹤老师,课讲得非常好~ 首先,何谓tensor?即高维向量,例如矩阵是二维,tensor是更广义意义上的n维向量(有type+shape) TensorFlow执行过程为定义图,其中定义子节点,计算时只计算所需节点所依赖的节点,是一种高效且适应大规模的数据计算,方便分布式设计,对于复杂神经网络的计算,可将其拆开到其他核中同时计算. Theano--torch---caffe(尤其是图像处理)--deeplearning5j--H20--MXNet,TensorFlow 运行环境

翻译自Build a Convolutional Neural Network using Estimators TensorFlow的layer模块提供了一个轻松构建神经网络的高端API,它提供了创建稠密(全连接)层和卷积层,添加激活函数,应用dropout regularization的方法.本教程将介绍如何使用layer来构建卷积神经网络来识别MNIST数据集中的手写数字. MNIST数据集由60,000训练样例和10,000测试样例组成,全部都是0-9的手写数字,每个样例由28x28大小

承接移动端目标识别(2) 使用TensorFlow Lite在移动设备上运行         在本节中,我们将向您展示如何使用TensorFlow Lite获得更小的模型,并允许您利用针对移动设备优化的操作. TensorFlow Lite是TensorFlow针对移动和嵌入式设备的轻量级解决方案.它支持端上的机器学习推理,具有低延迟和小二进制模型大小. TensorFlow Lite使用了许多技术,例如允许更小和更快(定点数学)模型的量化内核. 对于本节,您需要从源代码构建TensorFlow

可以参考官网:https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/examples/android#android-studio 官网讲的很简单: Android Studio may be used to build the demo in conjunction with Bazel. First, make sure that you can build with Bazel following the above

安装tensorflow(cpu版) 对anaconda命令的熟悉,可以参考http://www.jianshu.com/p/d2e15200ee9b 官方的建议是即时你有gpu,但也可以先装一个cpu版,创建环境的命令为: conda create -n tensorflow python=3.6 (一定要指定python版本,我一开始没有写python=3.6,后面各种失败) 先下载安装包,下载路径为:https://storage.googleapis.com/tensorflow/lin

当我们开始学习编程的时候,第一件事往往是学习打印"Hello World".就好比编程入门有Hello World,机器学习入门有MNIST.MNIST是一个识别手写数字的程序 MINIST的程序的详细介绍地址如下:http://www.tensorfly.cn/tfdoc/tutorials/mnist_beginners.html 一.TensorFlow for mac 环境的安装 在mac环境下的安装方式一个有四种: 1.在虚拟的环境 Virtualenv下安装, Virtua

Anaconda3(python3.6)安装tensorflow Anaconda3中安装tensorflow3是非常简单的,仅需通过 pip install tensorflow 测试代码: import tensorflow as tf >>> hello =tf.constant("Hello TensorFlow~") >>> soss=tf.Session() >>> print(soss.run(hello)) b'He

本文转载自:https://blog.csdn.net/zzw000000/article/details/51203331 1.首先安装Anaconda 下载linux对应的anaconda版本,下载到你的路径 : PATH 2.安装anaconda, 打开终端bash PATH/Anaconda3-4.0.0-Linux-x86_64.sh 安装在其余路径的,请根据下面网站提示更改路径表 https://docs.continuum.io/anaconda/install 3.安装tenso

TensorFlow 官方文档中文版 http://www.tensorfly.cn/tfdoc/get_started/introduction.html https://zhyack.github.io/posts/2016_09_30-Configurate-TensorFlow-On-Ubuntu.html https://www.leiphone.com/news/201606/ORlQ7uK3TIW8xVGF.html 一.下载并安装Anaconda 下载方式 1.官方网站 目前最新

虚拟机 Ubuntu18.04 tensorflow cpu 版本 虚拟机VMware 配置: 20G容量,可扩充 2G内存,可扩充 网络采用NAT模式 平台:win10下的Ubuntu18.04 出现的问题 网络连接问题 在安装VMware以后,需要将其服务全部打开,正常连上网的应该是右上角出现三个正方形的标志,如果没有的话,就说明有网络问题. 解决方法 在本地电脑中找到服务,打开以VM开头的所有服务 除此之外,如果你自己已经修改过网络链接问题,那么 编辑 -> 虚拟网络编辑器 -> 更改设

使用Android Studio 可以在Android Studio中直接打开tensorflow/examples/android,但是需要配置好你的gradle.sdk.ndk gradle必须要在3.3以上版本 build_tool_version需要指定在25以上 配置好你的ndk 很重要:在android:build.gradle 中配置好你的bazel路径,默认的是如下的: def bazelLocation = '/usr/local/bin/bazel' 但是在该路径下并没有ba

​原文地址:https://www.bearoom.xyz/2018/08/28/win10-build-tf-cc/ 首先,我觉得这是一个比较DT的活,因为,tensorflow支持最好的编程语言应该是python(应该说大部分深度学习框架支持的最好的语言都是Python),tensorflow的底层说是C/C++编写的,但是,感觉它对C/C++真的很不友好,有关Python的资料一查一大把,有关C/C++的一查寥寥无几,能看到的还有很多直接就照搬官网的那点少到可怜的例子...由于我可能会比较

在控制台命令窗口输入:pip install tensorflow之后出现一长串bug怎么解决 网上百度了一些方法: 安装Python3.5 安装Python3.6 总结原因:Python3.7没有合适的tensotflow版本,但是电脑已经安装了3.7,也不能在重新安装一个版本吧 解决方法--现有一个不用安装新版本Python就可以安装tensorflow的方法: 打开tensorflow官网 https://tensorflow.google.cn/ 找到安装下的pip安装: 我们可以看到现

目录 前言 第一步:安装Anaconda 1.下载和安装 2.配置Anaconda环境变量 第二步:安装TensorFlow-GPU 1.创建conda环境 2.激活环境 3.安装tensorflow-gpu 第三步:安装CUDA Toolkit + cuDNN 1.查看需要安装的CUDA+cuDNN版本 2.下载CUDA + cuDNN 3.安装 CUDA Toolkit 9.0 和 cuDnn 7.0 第四步:测试 前言 配置环境,研究了一整天,踩了很多坑,在网上找了很多资料,发现基本上都没

阅读笔记: 仅希望对底层有一定必要的感性认识,包括一些基本核心概念. Here只关注Graph相关,因为对编程有益. TF – Kernels模块部分参见:https://mp.weixin.qq.com/s/vwSlxxD5Ov0XwQCKy1oyuQ TF – Session部分,也可以在起专题总结:https://mp.weixin.qq.com/s/Bi6Rg-fEwyN4uIyRHDPhXg Tensorflow Download: https://github.com/tensorf

win7(win10也适用)系统安装GPU/CPU版tensorflow Win10 Anaconda下TensorFlow-GPU环境搭建详细教程(包含CUDA+cuDNN安装过程) 目录 2.配置Anaconda环境变量 第二步:安装TensorFlow-GPU 第三步:安装CUDA Toolkit + cuDNN 1.查看需要安装的CUDA+cuDNN版本 3.安装 CUDA Toolkit 9.0 和 cuDnn 7.0 前言 配置环境,研究了一整天,踩了很多坑,在网上找了很多资料,发现

1.环境配置 2.数据集获取 3.训练集获取 4.训练 5.调用测试训练结果 6.代码讲解 本文是第一篇,环境配置篇. 先打开tensorflow object detection api 看看需要什么配置. 当然,我写的教程不是很详细,详细的请看官方的教程:https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/installation.md Tensorflow Object Detec

Jupyter Notebook 简介 Jupyter Notebook 是一个开源的 Web 应用程序,可以用来创建和共享包含动态代码.方程式.可视化及解释性文本的文档.其应用于包括:数据整理与转换,数值模拟,统计建模,机器学习等等.更多信息请见官网 . A. 检查 Python 环境 CentOS 7.2 中默认集成了 Python 2.7,可以通过下面命令检查 Python 版本: python --version 安装 pip pip 是一个 Python 包管理工具,我们使用 yum

,参考于:https://www.cnblogs.com/guoyaohua/p/9265268.html 目录 前言 第一步:安装Anaconda 1.下载和安装 2.配置Anaconda环境变量 第二步:安装CUDA Toolkit + cuDNN 1.查看需要安装的CUDA+cuDNN版本 2.下载CUDA + cuDNN 3.安装 CUDA Toolkit 9.0 和 cuDnn 7.0 第三步:安装TensorFlow-GPU 1.创建conda环境 2.激活环境 3.安装tensor