文件下载 首先,下载想要安装的版本,目前最新的是1.8.0 根据你的python版本下载对应的whl文件,下载连接:https://pypi.org/project/tensorflow/#files.也可以下载历史版本:https://pypi.org/project/tensorflow/#history 尝试安装 pip install xxxxxx.whl 会提示依赖的文件不存在.接着通过能上网的机子百度去下载对应版本号的文件继续安装.     经过一系列的下载之后,tensorflow

1.首先安装pip-install 在使用centos7的软件包管理程序yum安装python-pip的时候会报一下错误: No package python-pip available. Error: Nothing to do 说没有python-pip软件包可以安装. 这是因为像centos这类衍生出来的发行版,他们的源有时候内容更新的比较滞后,或者说有时候一些扩展的源根本就没有.所以在使用yum来search python-pip的时候,会说没有找到该软件包. 因此为了能够安装这些包,需

安装TensorFlow 1.5.0 CPU版本 :仅支持CPU的TensorFlow. 如果您的系统没有NVIDIA GPU,则必须安装此版本. 1.首先下载和安装Anaconda TensorFlow Windows版目前官方支持Python 3.5或3.6 2 打开Anaconda Prompt通过调用以下命令创建一个名为tensorflow_cpu的conda环境: 在Anaconda Prompt中 输入  注意 这里的tensorflow_cpu 可以自定义命名,通常写tensorf

一.前言 我们都知道,普通使用pip安装的TensorFlow是万金油版本,当你运行的时候,会提示你不是当前电脑中最优的版本,特别是CPU版本,没有使用指令集优化会让TensorFlow用起来更慢. 但是在编译之中,发现很多坑,由此记录一下. 环境相关: 系统:centos7 python版本:2.7.5 二.准备 1. 安装相关依赖 # 一般会缺失的依赖 -openjdk-devel automake autoconf libtool libicu gcc-c++ 2. pip安装相关库 #

不多说,直接上干货! Installing TensorFlow on Windows的官网 https://www.tensorflow.org/install/install_windows 首先,要说明的是,在tensorflow 0.12.0开始支持Windows下安装了.tensorflow 0.12.0之前是只支持Mac和Linux系统. 我的电脑配置: 系统 :Windows7 64位 CPU :Intel(R) Core(TM)i5-3470 @3.2GHz 安装内存:8G 显卡

转:http://blog.csdn.net/qq_27657429/article/details/53482595 第一:安装pip(如果有pip 跳过) #在ubuntu/Linux 64-bit $ sudo apt-get install python-pip python-dev 第二:找到合适的安装包URL: 我使用的是python3.5,tensorflow cpu版本: $ export TF_BINARY_URL=http://storage.googleapis.com/t

前提: 下载anaconda,然后创建一个python虚拟环境: 命令: conda create -n tf_cpu python=3.6       # (tf_cpu  是这个虚拟环境的名字) 切换到该虚拟环境下: 命令:activate tf_cpu 查看所有虚拟环境列表 命令:conda env list 不完美版tensorflow安装: 切换到自己的虚拟环境下后,直接利用pip安装: 命令:pip install --upgrade --ignore-installed tenso

1.安装必要的软件 1.1.安装JDK 8 (1)JDK 8 can be downloaded from Oracle's JDK Page: http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html (2)Look for "Mac OS X" under "Java SE Development Kit". This will download a D

不多说,直接上干货! 推荐 全网最详细的基于Ubuntu14.04/16.04 + Anaconda2 / Anaconda3 + Python2.7/3.4/3.5/3.6安装Tensorflow详细步骤(图文)(博主推荐) 其实啊,不难.对于Ubuntu而言,大家都知道,系统自带就已经有了python(蟒蛇). 输入以下命令安装pip sudo apt-get install python-pip python-dev zhouls@zhouls-virtual-machine:~$ sud

最近要用到Keras框架,而Keras是基于Theano或Tensorflow框架安装的,所以首先要准备底层框架的搭建. 在网上看了一大堆教程头昏脑涨,随便挑了个试一试,竟然捣鼓成功了,记录一下安装过程,日后使用时若出现问题还可以过来看看. 我的笔记本里有Python2.7还有Python3.7,后来又安装了anaconda3.6,至于这三个版本Python如何共存,前面已经说过了.总之,在cmd输入Python,我的界面是这个样子的: 好了,开始安装TensorFlow. 1.利用pip命令进

1.先安装python3.6版本 a.安装完成后在cmd中输入python,如果出现python命令行模式,则说明python安装成功. 2.在cmd中输入pip3 install --upgrade tensorflow ,直至安装完成. 3.在python命令行中输入import tensorflow,如果不出现任何提示,则说明安装成功:也可以使用下面代码进行测试. import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnis

数据包命名格式解释 mysql-5.7.15-linux-glibc2.5-x86_64.tar.gz 黑色粗体表示为包名称 蓝色表示linux系统二进制包 红色表示构架     1.上传mysql-5.7.15-linux-glibc2.5-x86_64.tar.gz到服务器,可以使用wget官方下载,或者使用ftp把事先下载好的上传到服务器.并安装依赖包   yum install libaio     2.创建mysql用户与mysql用户组,不允许shell登录.   groupadd

安装步骤如下: 1.yum install subversion   2.输入rpm -ql subversion查看安装位置,如下图:   我们知道svn在bin目录下生成了几个二进制文件. 输入 svn --help可以查看svn的使用方法,如下图.     3.创建svn版本库目录 mkdir -p /var/svn/svnrepos   4.创建版本库 svnadmin create /var/svn/svnrepos 执行了这个命令之后会在/var/svn/svnrepos目录下生成如

1.安装五个包 # yum -y install lzo-devel sg3_utils lsscsi mtx mt-st mtx源码:http://sourceforge.net/ 2.下载最新版的mhvtl mhvtl-2014-09-07.tgz 3.编译内核模块 # cd mhvtl-1.5 # cd kernel # make # make install 4.创建mhvtl用户 # useradd -c "vitrual mhvtl" -M vtl 5.编译用户空间代码 #

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

打开火狐浏览器,下载anaconda安装包,网址:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/?C=M&O=D 下载完成,到Download文件夹下,打开命令行界面,输入:bash +文件名 我这里是输入:bash Anaconda3-2018.12-Linux-x86_64.sh 中途根据提示,按下enter,输入yes等操作即可. 安装完成添加环境变量: 在终端输入:sudo gedit ~/.bashrc 打开文件后,在最底部

记录一下学习深度学习的小事情: 1.tensorflow 现在只支持windows 64位系统: 2.因为实验室的电脑比较老旧,Gpu配置低,所以选择安装的是tensorflow Cpu版本,对于学习来说是完全够用了,等进阶之后再砸钱买个好的显卡. 3.因为需要完成吴恩达深度学习视频的作业(网上下载的作业版本),需要使用jupyter打开,所以得使jupyter能import tensorflow. 4.因为使用anaconda方式进行安装,所以不支持python3.6版本.(官网解释如图) 现

1.下载安装Anaconda 官方地址:https://www.continuum.io/downloads/镜像地址:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 一般默认步骤安装即可. 2.检测目前安装了哪些环境 首先打开Anaconda Prompt:开始菜单-->程序-->Anaconda3-->Anaconda Prompt 然后在命令行执行命令: conda info --envs 3.设置国内镜像 # 添加An

首先介绍一下anaconda,annoconda是一个开源的Python发行版本,里面集成了python.conda等多个科学包及其依赖项.安装完成之后,就可以使用conda版本管理器进行管理,可以让你的电脑运行多个版本的Python.tensorflow,conda通过创建不同的完全隔开的沙盒环境,使得不会出现版本不兼容的问题. 1.安装annoconda 到官网http://continuum.io/downloads下载anaconda Linux命令行中,可以通过一下命令直接下载 wge

转自: https://www.cnblogs.com/nosqlcoco/p/6923861.html 什么是 Anaconda? Anaconda is the leading open data science platform powered by Python.Anaconda 是一个由 Python 语言编写领先的开放数据科学平台 什么是 TensorFlow? TensorFlow is an open source software library for numerical c

ubuntu 16.04 安装Tensorflow(CPU) 安装python ubuntu 16.04自带python2.7,因此可以略过这一步 安装pip sudo apt-get install python-pip python-dev 安装tensorflow sudo pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.8.0-cp27-none-linux_x8