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

前言 最近要开始学习深度,那么首先在电脑上安装tensorflow.但是我不知道是配置版本的问题,还是安装失误的问题,我安装了很久没有安装成功,最后重装了电脑,并且融合了所有的网上可以查到的方案才安装成功.所以为了方便他人,我把自己的安装过程写下来,以供大家参考. 另附:后来我又重新安装tensorflow gpu,一次安装成功,但是其中也遇到些从没有见过的问题,现补充在最后. 安装材料 Vs2013 Anaconda3-4.2-windows-x86_64 Cuda_9.0.148_win10

折腾了一天半终于装好了win10下的TensorFlow-GPU版,在这里做个记录. 准备安装包: visual studio 2015: Anaconda3-4.2.0-Windows-x86_64: pycharm-community: CUDA:cuda_8.0.61_win10:下载时选择 exe(local) CUDA补丁:cuda_8.0.61.2_windows: cuDNN:cudnn-8.0-windows10-x64-v6.0;如果你安装的TensorFlow版本和我一样1.

环境:windows10 软件:Anaconda3 1.安装Anaconda 选择相应的Anaconda进行安装,下载地址点击这里,下载对应系统版本的Anaconda3. 运行 开始菜单->Anaconda3—>Anaconda Prompt : conda list 可以看到已经安装了numpy.sympy等常用的包. 2.安装Tensorflow TensorFlow目前在Windows下只支持Python 3.5版本. (1)打开Anaconda Prompt,输入清华仓库镜像,这样更新

Tensorflow环境配置&安装 明知故犯,是不想有遗憾. 背景:Tensorflow 环境配置和安装. 一.安装 Anaconda 二.建立.激活.安装.验证.使用 Tensorflow 1.检查Anaconda 是否成功安装:conda --version 2.检测目前安装了哪些环境:conda info --envs 3.检查目前有哪些版本的python 可以安装:conda search --full-name python 4.安装不同版本的python:conda create -

本文主要讲解在Ubuntu系统中,如何在Anaconda下安装TensorFlow以及配置Jupyter Notebook远程访问的过程. 在官方文档中提到,TensorFlow的安装主要有以下五种形式: Pip安装:这种安装形式类似于安装其他的Python安装包.会影响到机器上当前的Python环境,可能会与已安装的某些版本相冲突. Virtualenv安装:将TensorFlow安装在指定路径下,与当前的Python环境相隔离. Anaconda安装:以Anaconda为基础安装Tensor

参考网址:https://blog.csdn.net/qq_37541097/article/details/80021315 PyQt是Python语言的GUI编程解决方案之一.可以用来代替Python内置的Tkinter.其它替代者还有PyGTK.wxPython等.与Qt一样,PyQt是一个自由软件. 在Linux下使用pycharm写python是最舒服的.本文介绍了Linux下pycharm qt5开发环境的配置. 安装pyqt # 直接安装所有包即可,不大 sudo apt-get

Ubuntu下安装.激活并配置Pycharm 最近在学习Python这门语言,到了需要Python编译器学习的阶段,通过网上了解各个Python编译器的优缺点,最后选择了pycharm作为Python学习的开发环境.  pycharm是Python 的一款非常优秀的集成开发环境,除了具有一般 IDE 所必备功能外,还可以在 Windows.Linux.macOS 下使用.在Ubuntu环境下安装和配置pycharm过程中遇到了一些问题,不过最终通过网上了解各种方法解决了这些问题并安装成功.下面简

首先配置PyCharm的背景,快捷键组合,视图模式和风格. 使用快捷键Ctrl + "`"(该键位于键盘的左上角,和”~“同一个键位),即可开发上图配置选项. color Scheme: 配置背景颜色 code style scheme: 默认为default Keymap: 快捷键配置,一个人习惯而定 View mode: 视图,分为3种,依人而定 look and fell: 风格,有Windows,Darcula, 和IntelliJ 然后设置字体大小 因为习惯了使用notepa

[摘要] docker很好用,但是在GPU服务器上使用docker却比较复杂,需要一些技巧,下面将介绍一下在ubuntu16.04环境下的GPU-docker环境搭建过程. 第一步: 删除之前的nvidia驱动:sudo apt-get purge nvidia-* 安装nvidia-<version> 此处version为396 n 此处需先配置ppa源,速度较慢,慢慢等吧,这里还没想出好办法解决. sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/p

概述 如果您使用 PyCharm 进行开发,则需要配置一些内容才能运行和调试. 本文档描述了一些对 sentry 开发有用的配置 配置 Python 解释器:(确保它是 venv 解释器)例如 ~/venv/sentry/bin/python 要创建配置(run/debug 配置),只需转到 Run | Edit Configurations...(也可在默认工具栏中使用). Test runner Sentry 使用 pytest 进行单元测试. 创建 pytest 配置(在 Python t

目录 1.Anaconda下载与安装 2.Anaconda安装成功与否测试 3.安装python 4.检查TensorFlow环境添加成功与否 5.TensorFlow安装 6.测试TensorFlow安装是否成功 7.配置TensorFlow至Pycharm @ *** 本教程仅供个人学习使用,请勿用于商业获利,造成后果自负!!! *** 1.Anaconda下载与安装 (1)Anaconda下载网址:https://www.anaconda.com/distribution/ ,根据自己的系

其实很简单,我这里也只是记录一下而已. 第一大坑:anaconda必须安装4.2以前的版本,不能安装4.3以后的 版本:满满的血泪史 因为我们需要安装自带的python必须是3.5,才可以调用TensorFlow 但是anaconda4.3自带是python3.6 ,无法调用TensorFlow  第二坑: cmd进行Tensflow安装的时候,以管理员身份运行,进行安装. 第三坑: 打开命令提示符后,cd到这个地址: cd Program Files\Anaconda3\Scripts   输

本文记录的是Pycharm2017年1月版本 Pycharm有自带的主题可供选择, 好多小伙伴喜欢使用Monoka的风格 但是也有不是很喜欢黑底风格的小伙伴可以使用默认主题+豆沙绿来替代 默认主题是白色效果, 加上护眼的豆沙绿也有很好的效果 具体配置位置为: File -> setting -> Editor -> Color&Fonts -> General -> Text -> Default text -> Background 其中豆沙绿的RGB为

Linux下安装Python3.6和第三方库   如果本机安装了python2,尽量不要管他,使用python3运行python脚本就好,因为可能有程序依赖目前的python2环境, 比如yum!!!!! 不要动现有的python2环境! 一.安装python3.6 1. 安装依赖环境 # yum -y install zlib-devel bzip2-devel openssl-devel ncurses-devel sqlite-devel readline-devel tk-devel g

目的:同局域网中的两台电脑,Mac上看视频学习编程 + 当服务器跑代码:Windows上使用Pycharm写代码.学习远程开发 (当前底子有限,很多操作可能存在理解偏差) Mac上代码存放路径:~/Onedrive/code/stage1 Windows代码存放路径:F:\OneDrive\code\stage1 1. 使用Ping命令,确认两台电脑之间的通信情况. windows:首先用快捷键win+R调出运行命令框,输入cmd,点击确定,会弹出DOS窗口.在DOS框中输入 ping 192.

新建一个Python项目 配置Deployment,用于本地文件和远程文件的同步,在pycharm的菜单栏依次找到:Tools > Deployment > Configuration 点击左侧+号,然后可以看到如下的配置页面,按要求填写内容: 配置python的远程解释器,通过File > Settings,打开设置选项卡,点击Project Interpreter,右边就会变成Interpreter的配置页面. 点击齿轮图标,选择Add,在弹出的弹窗里配置相应的信息,如图所示: 点击

我只介绍windows的安装过程,因为mac的安装过程实在是过于简单了,一路继续就可以了. 1. windows安装过程 1.1 下载安装包,软件可以找我领取 ! ​ 根据自己的操作系统进行下载,左侧是Professional,收费专业版本,右侧是Community,免费社区版本. 你可以选择社区版本,功能基本够用,如果想用专业版本,就需要注册码,好在网络上很多人分享注册码,因此,专业版本也可以正常使用,只是需要经常更换注册码,本教程在后面会提供注册码. 如果你嫌麻烦,可以和我使用一样的安装包网

1.下载最新版python3 首先去python官网下载python3的源码包,网址:https://www.python.org/ 进去之后点击导航栏的Downloads,也可以鼠标放到Downloads上弹出菜单选择Source code,表示源码包,这里随便选择一个版本3.6.11,这里选择第一个下载即可,下载的就是源码包:Python-3.6.11.tar.gz,下载好之后上传到linux系统,准备安装, 2.Linux下安装python3 1.)python安装之前需要一些必要的模块,

参考tensorflow 公众号<tensorflow2.0 安装指南> https://mp.weixin.qq.com/s/7rNXFEC5HYe91RJ0-9CKdQ # 1. NVIDIA驱动程序安装 安装对应的CUDA 和 cudnn  (在tensorflow 公众号<tensorflow2.0 安装指南>得知 2.0-beta1对应CUDA 10.0 cudnn 7.6.0) 之前安装tensorflow-gpu 1.14的时候安装了CUDA 10.0 和CUDNN