为了能让 Tensorflow GPU 版本跑起来,我折腾了1个多星期. 总体参照 https://zhuanlan.zhihu.com/p/32118549 ,安装成功,但还是有不足的地方, 在此记录,为以后重新装系统方便. 1. 我选择Ubuntu版本的原则 目前,我选择Ubuntu版本的原则就是能否立即连上网络(无论有线还是无线,得先能连接网络才行).因为不同机器网卡的原因,导致低版本Ubuntu安装状态时无法识别网卡.我在本机上安装过Ubuntu 14.04, 16.04版本,均无法识别

一.硬件环境 ubuntu 16.04LTS + windows10 双系统 NVIDIA TiTan XP 显卡(12G) 二.软件环境 搜狗输入法 下载地址 显卡驱动:LINUX X64 (AMD64/EM64T) DISPLAY DRIVER (418.56)  下载地址 CUDA:Cuda9.0  下载地址 CUDNN:cuDNN v7.5.0 (Feb 21, 2019), for CUDA 9.0 (cuDNN Library for Linux)  下载地址 Anaconda:An

硬件环境 ubuntu 16.04LTS + windows10 双系统 NVIDIA TiTan XP 显卡(12G) 软件环境 搜狗输入法 显卡驱动:LINUX X64 (AMD64/EM64T) DISPLAY DRIVER (418.56)  https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx? CUDA:Cuda9.0  https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive?target_os=Lin

最近刚刚接触深度学习,安装一下tf 环境:华硕Z170主板.i7 6700k.GTX1070.Ubuntu16.04.Python2.7 在这之前先装好了cuda8.0.cudnn5.0.caffe整理一个,首次尝试从源码安装(由于源码安装过程中有一些链接失效未能成功,还是记录下来了,最后是pip install的)需要科学上网 环境是Ubuntu 16.04,依赖项就那些,此处略过,cuda8.0和cudnn5.0已经安装,完全按照官方流程安装,官方流程链接如下: https://www.te

如图所示,我利用Visual Studio 2015制作了一个小程序.基于.Net 4.0.用VS的Install扩展,新建Install项目进行打包.打包为.msi文件.该安装文件在已经安装了 .Net Framework4.0的情况下仍然出现这个问题,百思不得其解. 查阅了Stack Overflow的相关资料,得到了追踪故障源的方法——命令行安装.msi程序,可以看到log日志.即 msiexec /i a.msi /l*v a.log 将会生成名为“a.log”的日志.在日志中发现如下代

xp默认安装路径及本地用户配置文件存放路径修改 修改注册表可能会造成您的系统崩溃或数据丢失,请先行备份操作系统,以备不测!!! 备份注册表步骤: 1.在“桌面”上按快捷键“Ctrl+R”,调出“运行”窗口.接着,在“打开”后的输入框中输入“RegEdit”.并按“确定”按钮.如下图   2.选择注册表“我的电脑” .如下图. 3.选择“文件” →“导出”→选择路径和文件名.同理,注册表备份还原:“文件”→“导入”(这个只是针对整个注册表). 一.XP默认软件安装路径修改: 找到[HKEY_LOC

Windows下怎样编译WinCE6.0及开发应用程序.以下介绍(安装之前必须保证C盘有足够的空间!20g左右!主要是由于在安装程序在安装过程中要解压): 在Visual Studio 2005之前,开发WinCE嵌入式程序须要安装Platform Builder,只是Platform Builder已经作为一个插件集成在Visual Studio 2005里了. 1.下载并安装Visual Studio 2005(Visual Studio 2008仅仅支持开发应用程序,不能用来定制WinCE

Windows XP硬盘安装Ubuntu 12.04双系统图文详解 Ubuntu 12.04 LTS版本于2012年4月26日发布,趁着五一放假,赶紧在自己的Windows XP的电脑上安装下Ubuntu 12.04,下面就是整个安装过程,记录下来,希望能够帮助和我一样第一次在XP中安装Ubuntu 12.04双系统的朋友. 下载相关资源 需要下载的东西有两个,一个是grub4dos,另一个是Ubuntu 12.04 LTS的镜像文件,具体下载地址如下: 1.grub4dos  点击下载 gru

这次电脑奔溃了,奇怪的是直接ghost覆盖c盘竟然不中.之前电脑上硬盘安装的fedora14操作系统,也是双系统.不知道是不是这个问题,记得同学说过,在硬盘装fedora之后,要手动修改c盘隐藏的那个启动文件才能重装xp,否则会出问题.这次我只好直接把硬盘分区表删掉了,然后重建分区.最后分出一个盘,装了ubuntu,整个过程不超过20分钟.这里记录下详细过程.如果你一直用xp上装虚拟机来玩linux,不妨来体验下双系统的快感吧,尤其是ubuntu的wubi安装,比用硬盘安装方便多了,再也不用手动

官方各版本的安装说明:https://www.tensorflow.org/install/ 本文介绍如何在windows环境下安装tensorflow, 跑起来简单的demo. 1.安装python(python中包括了pip) tensorflow 只支持3.5.x的python版本.可以从https://www.python.org/downloads/release/python-352/下载对应的python安装包. 我选择的是exe版本. 安装完成后,需要设置环境变量,在Path中添

摘要: 原创出处:www.bysocket.com 泥瓦匠BYSocket 希望转载,保留摘要,谢谢! 『不要把手段当成目标 — <一个瑜伽行者的自传>』   本文提纲 1. 机器学习 2. TensorFlow 介绍     2.1 什么是 TensorFlow     2.2 TensorFlow 能做什么 3. 安装 TensorFlow     3.1 安装 pip     3.2 安装 TensorFlow     3.3 运行 Hello,TensorFlow 案例 4. 小结  

tensorflow安装过程cpu版-(windows10环境下)---亲试可行方案   一, 前言:本次安装tensorflow是基于Python的,安装Python的过程不做说明 二, 安装环境:(tensorflow支持的系统是64位的,windows和linux,mac都需要64位) 和windows版本没什么关系,我的是windows10 Python3.5.2(自己电脑上安装的版本,如果你安装了,不知道版本的话可以在命令窗口输入"python --version",会显示你

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,

Tensorflow安装确实比caffe简单... cuda,cudnn安装就不说了 1 安裝pip(有就跳过) sudo apt-get install python-pip python-dev # for Python 2.7 sudo apt-.n 2 安装tensorflow-gpu版本 pip install tensorflow-gpu # Python 2.7; GPU support pip3 install tensorflow-gpu # Python .n; GPU su

转载自:http://blog.csdn.net/silent56_th/article/details/77587792 系统环境:Ubuntu16.04 + GTX1060 目的:配置一下python-tensorflow环境 问题复现: 使用设置/软件与更新/附件驱动 安装nvidia-375 使用CUDA-8.0*.run安装CUDA 使用cudnn*.tgz安装cudnn5.1 PATH里面加入了/usr/local/cuda-8.0/bin LD_LIBRARY_PATH里面加入了/

python虚拟环境 由于TensorFlow只支持某些版本的python解释器,如Python3.6.如果其他版本用户要使用TensorFlow就必须安装受支持的python版本.为了方便在不同项目中使用不同版本的python,可以考虑Virtualenv创建虚拟环境. 以下为windows环境创建.启用.停用.删除虚拟环境的方法 python --version 打印的是系统环境变量里第一个找到的python解释器版本3.7 pip3 install virtualenv 安装virtual

环境:xp sp3 SQL: sql2000sql2000 SP4下载链接: http://www.microsoft.com/downloads/details.aspx?familyid=8E2DFC8D-C20E-4446-99A9-B7F0213F8BC5&displaylang=zh-cn 在xp sql2000安装SP4后,查看sql2000版本信息(select @@version)还是显示 8.00.194 使用netstat -na 检查1433端口时发现,1433端口没有打开

TensorFlow安装时,TensorFlow环境已经调好了,就是下面的第(3)步, 可我自己偏偏选了个Python3.7,因为检测到自己的Python最新版本为3.7,就手贱安了TensorFlow环境下的Python解释器为3.7的,到最后安装完了才知道,运行tensorflow时会报错.而重新安装3.5版本的会报下面的错 原因是,tensorflow支持的Python版本最高为3.5(也有说3.6的),3.7的不支持,所以就得想办法怎么卸载这个安装在tensorflow环境下的Pytho

titan是图数据库, rexster是图显示服务 titan 安装 下载 titan 0.3.2 解压 titan-all-0.3.2.zip 到 /opt/hugedata/share/解压后得到 /opt/hugedata/share/titan-all-0.3.2/建立软连接cd /opt/hugedata/share/ln -s titan-all-0.3.2 titan /etc/profile 增加export TITAN_HOME=/opt/hugedata/share/tita

一. 安装 ubuntu 16 python 2.7 pip install tensorflow 测试安装完成效果: 查看tensorFlow版本python import tensorflow as tf tf.__version__ 查询tensorflow安装路径为: tf.__path__ 二.升级最新版 pip install -U tensorflow 直接操作报错: 解决方案: sudo pip install -U -I setuptools sudo pip install

安装步骤 要求:Python必须是64位根据TensorFlow的计算方式,TensorFlow的安装分为CPU版本和GPU版本对于Python3.5或者Python3.6,可以使用pip install tensorflow(安装CPU版本)和pip install tensorflow-gpu(安装GPU版本)对于Python2.7,只能通过源码编译来安装TensorFlow(Windows操作系统) 备注:TensorFlow-GPU要求机器的显卡必须是NVidia的显卡.备注:授课Ten