在本地配置好TensorFlow后,如何在PyCharm中配置TensorFlow呢? 只需将当前的Python编译环境配置为TensFlow安装路径中的Pyhton环境,具体操作如下: 1. 打开‘Default Settings’ 2. 在Project Interpreter 中选则Add local 3. 选择Existing Environment,找到TensorFlow安装路径下 bin包里的python文件 4. 添加完毕后,点击ok即可,之后就可以正常 import tenso

TensorFlow笔记-02-Windows下搭建TensorFlow环境(win版非虚拟机) 本篇介绍的是在windows系统下,使用 Anaconda+PyCharm,不使用虚拟机,也不使用 Linux 安装 Anaconda 这个相信有很多人都在用,所以简单说一下 如果没有安装可以直接去Anaconda官网下载:https://www.anaconda.com/download/ 提示:安装时记住安装目录 默认安装就可以 如果安装 Anaconda 有问题请参照: windows下Ana

Pycharm搭建Django开发环境 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 我们大家都知道Django是python都一个web框架,因此大家需要自行安装python环境并配置相应都环境变量.本篇博客基于python3.6.0的环境安装Django. 一.安装Django并启动一个Django服务 1>.安装Django C:\Users\yinzhengjie>pip install django 2>.下载Django的压缩安装包自行安装 除了使用pip

PyCharm搭建PyQt5开发环境 1.安装PyQt5 2.PyCharm环境配置 2.1 添加QtDesigner 2.2 添加PyUIC 2.3 添加Pyrcc 2.4 添加assistant 2.5 添加linguist 3.测试 3.1 新建项目 3.2 创建一个ui 3.2 使用PyUIC将.ui文件转换为.py文件 3.4 编写main函数 1.安装Python3.X 2. 安装pycharm 3. 安装PyQt5 PyCharm环境配置 2.1 添加QtDesigner 2.2

[注]PyCharm导入tensorflow包报错的问题 若是你也遇到这个问题,说明你也没有理解tensorflow到底在哪里. 当安装了anaconda3.6后,在PyCharm中设置interpreter,这个解释器决定了你在PyCharm环境中写的代码采用什么方式去执行. 若是你的设置是anaconda下的python.exe.就会发现在PyCharm中写入import tensorflow as tf 时,就会报错,提示没有tensorflow模块,这是因为anaconda文件下的pyt

转自:windows10(64位)Anaconda3+Python3.6搭建Tensorflow(cpu版本)及keras 1.本来电脑安装的是anaconda3 5.3.1,但安装的python版本是3.7,后来卸载了安装anaconda3 4.4.0,这个版本是3.6 2.打开Anaconda Prompt conda --version //检查Anaconda是否成功安装(如果成功会显示版本号) conda update conda //更新conda版本 conda create -n

一, PyCharm搭建Spark开发环境 Windows7, Java 1.8.0_74, Scala 2.12.6, Spark 2.2.1, Hadoop 2.7.6 通常情况下,Spark开发是基于Linux集群的,但这里作为初学者并且囊中羞涩,还是在windows环境下先学习吧. 参照这个配置本地的Spark环境. 之后就是配置PyCharm用来开发Spark.本人在这里浪费了不少时间,因为百度出来的无非就以下两种方式: 1. 在程序中设置环境变量 import os import s

今天在Windows下通过Pycharm安装Tensorflow时遇到两个问题: 使用pip安装其实原理都相同,只不过Pycharm是图形化的过程! 1.由于使用国外源总是导致Timeout 解决方法是在Pycharm中添加清华源 https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/(或者其他的国内源) 2.替换成清华源后安装报错: ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement tensor

https://blog.csdn.net/heros_never_die/article/details/79760616 最近开始学习深度学习的相关知识,准备实战一下,看了一些关于tensorflow安装的博客,绕了一些弯,因此来填一下坑(多余安装的或者非windows),主要围绕使用pycharm时需要用到tensorflow的安装过程. 环境:windows10专业版.只是想简单跑一下tensorflow的话,安装过程真的很简单. 如果你有“安装IDE并关联编译器"的经验,不想看复杂的安

一.环境 基于安装Python3.6以及pycharm. 二.在项目设置里配置编译环境 打开pycharm新建一个项目. 打开pycharm->file->setting->project:->project interpreter,将自己的interpreter调整到安装的3.6版本,大部分是已经调整好的 三.pip下载TensorFlow 打开命令行窗口使用pip命令安装TensorFlow,输入 pip install tensorflow==1.4 四.测试是否配置成功 在

若是你也遇到这个问题,说明你也没有理解tensorflow到底在哪里. 当安装了anaconda3.6后,在PyCharm中设置interpreter,这个解释器决定了你在PyCharm环境中写的代码采用什么方式去执行. 若是你的设置是anaconda下的python.exe.就会发现在PyCharm中写入import tensorflwo as tf 时,就会报错,提示没有tensorflow模块,这是因为anaconda文件下的python.exe是3.6版本的,而你创建的conda环境是在

一.首先说下我在安装TensorFlow的过程中遇到的坑: 1.python的版本是3.5的版本,因为TensorFlow好像只支持到3.5现在.然后python需要安装64位的安装包,如果安装的是32位的,会显示找不到合适的版本. 如果道友没有安装包,可以从下面下载. python3.5安装包 2.如果pycharm出现pip中没有main的情况,可以从这个道友的博客中找到. pip has no attribute "main" 二.安装过程: 因为网上已经有许多比较好的安装经验,

一.windows10环境+pip python软件包(最新版)+Pycharm软件(过段时间在弄下CUDA和GPU吧) 直接使用pip指令来安装tensorflow软件(如果很久没有更新pip软件包的源时,可以先更新pip): pip install --upgrade pippip install tensorflow 等待一会就可以看到tensorflow已经安装好了,我的装好了,就是下面这个样子: 接下来配置Pycharm里面的工程索引头文件,配置为包含了TensorFlow的那个版本的

1. 相关软件版本 xshell: xmanager: pycharm: pycharm破解服务器:https://jetlicense.nss.im/ 2. 将相应的软件安装(pojie好) a> 启动xmanager passive,这个是用来接受linux转发过来的x11的: b> 设置xshell,使用ssh隧道将x11转发到windows机器上 在被设置的服务器上执行echo $DISPLAY,如下: c> 通过设置后,就可以将linux中的图形界面转发到windows机器上了

1 开发环境搭建 1.1 简介 使用虚拟机作为代码运行环境,本地使用pycharm进行代码编辑,使用远程调试功能进行debug. 1.1 安装centos虚拟机环境: 1.操作系统: 2.网络配置: 1.2 本地环境安装git 安装过程(略) Linux环境下,执行: [root@localhost Git] ssh-keygen -t rsa -C"mail@mail.com" 然后系统提示输入文件保存位置等信息,连续敲三次回车即可,生成的SSH key文件保存在中~/.ssh/id

1,关于TensorFlow TensorFlow 随着AlphaGo的胜利也火了起来. google又一次成为大家膜拜的大神了.google大神在引导这机器学习的方向. 同时docker 也是一个非常好的工具,大大的方便了开发环境的构建,之前需要配置安装. 看各种文档,现在只要一个 pull 一个 run 就可以把环境弄好了. 同时如果有写地方需要个性化定制,直接在docker的镜像上面再加一层补丁就好了. 自己的需求就能满足了,同时还可以将这个通用的方法分享出去. 2,下载TensorFlo

目的是在pycharm中调试nmt代码,主要做了如下工作: 配置pycharm编译环境 在File->Settings->Project->Project Interpreter 设置TensorFlow所在的python环境 新建程序主代码 在nmt文件夹之外新建了nmt_main.py代码,copy nmt.py的程序入口代码到其中.如下: from nmt.nmt import * FLAGS = None root_dir = 'D:/tensorflow/nmt-master'

正确安装并配置好pycharm+tensorflow环境之后,可能在pycharm中导入tensorflow会有以下问题: 1. " import tensorflow as tf " 会有红线提示找不到tensorflow,但是运行的话可以正常运行 2. tensorflow相关的代码不能自动补全, Ctrl+B(查看函数定义快捷键)也定位不到函数定义 出现这样的问题可能是因为在pycharm中配置的python环境(不是系统环境)中没有安装tensorflow包导致的. 解决办法

一.docker环境安装 1)更新.安装依赖包 sudo apt-get update sudo apt-get install apt-transport-https ca-certificates curl software-properties-common 2)添加官方密钥 curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add - 3)添加仓库 sudo add-apt-repository

当我刚开始学习使用scikit-learn时,总是会出现各种各样的包依赖问题,兜兜转转了一遍才全部安装好,现在的机器学习算法开发者大都使用tensorflow.pytorch来实现自己的想法,但依然会面临各种包版本和依赖的问题,有一段时间我使用virtulenv来解决python版本的问题.前几天升级MacOS,发现因为权限问题没法直接安装tensorflow.这促使我使用同事们常说的Docker来开发.我搭建的步骤如下: 从Docker官网下载最新的Docker应用程序(Docker Desk

Anaconda自带的Jupyter Notebook很方便,但是执行速度较慢,缺少调试环境.PyCharm与Jupyter Notebook相比,执行速度更快,而且提供了类似Matlab的调试工具,极大地方便了程序开发. 安装Anaconda和TensorFlow 将Anaconda添加到Path中,使得Anaconda附带的Python解释器成为系统默认的Python解释器. 执行命令安装TensorFlow,等待时间较长 conda install tensorflow 测试TensorF