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  • 1.首先确保已经安装python,然后用pip来安装matplotlib模块。2.进入到cmd窗口下,建议执行python -m pip install -U pip setuptools进行升级。3.如果之前已经安装了Numpy,则需要先卸载之前的安装,因为每个...

    1.首先确保已经安装python,然后用pip来安装matplotlib模块。

    2.进入到cmd窗口下,建议执行python -m pip install -U pip setuptools进行升级。

    3.如果之前已经安装了Numpy,则需要先卸载之前的安装,因为每个Tensorflow都有一个版本的numpy对应,故要卸载之前numpy

    4.接着键入python -m pip install --upgrade tensorflow 进行自动的安装,系统会自动下载安装包。

    命令提交以后,你唯一能做的就是等待了。你唯一能祈祷的,就是这该死的GFW不会坏了你好事。 还好这次运气不错,一次搞定。

    验证安装

    在桌面上创建a.py文件,写入以下代码

    importtensorflow as tfimportos

    os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"]= "2"hello= tf.constant("Hello, TensorFlow!")

    sess=tf.Session()print(sess.run(hello))

    a= tf.constant(10)

    b= tf.constant(25)print(sess.run(a + b))

    参考:

    win10安装TensorFlow填坑笔记:http://blog.csdn.net/chewinggum/article/details/70373098

    【TensorFlow】Windows10 64 位下安装 TensorFlow - 官方原生支持:http://blog.csdn.net/u010099080/article/details/53418159

    Windows下安装tensorflow步骤:http://blog.csdn.net/chongtong/article/details/53905625?locationNum=6&fps=1

    TensorFlow 安装教程:http://blog.csdn.net/bitcarmanlee/article/details/52749488

    学习:

    知乎:https://www.zhihu.com/question/49909565

    极客:http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/

    异常处理:

    下面是从网上找到的,别人在安装的过程中出现的错误或异常,以及解决方法:

    后来直接pip install tensorflow,tensorflow装完,自动装numpy却报错了。因为我之前自己用了numpy,早就装了。而每个tensorflow都有一个版本的numpy对应,故要卸载之前numpy。解决方法如下

    1.Exception:

    Traceback (mostrecent call last):

    ……

    PermissionError:[Errno 13]

    Permission denied:"D:\software\Anaconda\Lib\site-packages\numpy\core\multiarray.cp36-win_amd64.pyd"

    解决办法:关闭所有正在运行的python程序

    2. Installing collected packages:numpy, tensorflow-tensorboard, tensorflow

    Found existing installation: numpy 1.11.3

    Uninstalling numpy-1.11.3:

    Exception……

    无法卸载numpy

    解决办法:pip install tensorflow –ignore-installed numpy

    =============================================================

    官方安装链接

    tensorflow 0.12.0开始支持Windows下安装了

    环境要求:

    Windows 64位

    python 3.5

    pip 9.0.1

    tensorflow 0.12.0

    cuda8.0

    cudnn5.1

    visual c++ 2015 运行时库

    查看gpu是否支持cuda

    安装过程:

    安装python3.5

    安装

    升级pip

    python.exe -m pip install --upgrade pip

    安装tensorflow

    cpu版本

    pip install --upgrade tensorflow

    gpu版本

    pip install --upgrade tensorflow-gpu

    gpu版本tensorflow安装gpu支持包

    安装cuda8.0

    安装

    安装cudnn5.1

    安装

    添加解压后的bin目录到PATH环境变量

    测试tensorflow

    $ python

    ...

    >>>import tensorflow as tf

    >>>hello = tf.constant("Hello, TensorFlow!")

    >>>sess = tf.Session()

    >>>print(sess.run(hello))

    b"Hello, TensorFlow!"

    >>>a = tf.constant(10)

    >>>b = tf.constant(32)

    >>>print(sess.run(a + b))

    42

    >>>

    另外需确认CUDA CUDNN与TensorFlow版本是否匹配

    gpu使用情况查看

    nvidia-smi -l # 实时返回GPU使用情况

    展开全文
  • 2.如果之前已经安装了Numpy,则需要先卸载之前的安装,因为每个Tensorflow都有一个版本的numpy对应,故要卸载之前numpy 卸载numpy命令: pip uninstall numpy 3.输入命令安装:python -m pip install --upgra...

    1.进入到cmd窗口下,建议执行python -m pip install -U pip setuptools进行升级。

    2.如果之前已经安装了Numpy,则需要先卸载之前的安装,因为每个Tensorflow都有一个版本的numpy对应,故要卸载之前numpy
    卸载numpy命令: pip uninstall numpy

    3.输入命令安装:python -m pip install --upgrade tensorflow 进行自动的安装,系统会自动下载安装包。

    注意:在第3安装时,出错:
    ERROR: Cannot uninstall ‘wrapt’. It is a distutils installed project and thus we cannot accurately determine which files belong to it which would lead to only a partial uninstall.
    解决:
    安装 pip install -U --ignore-installed wrapt enum34 simplejson netaddr
    然后再运行第3步命令,自动下载安装。
    成功!

    展开全文
  • 之前 写过一篇在 ubuntu 下安装 TensorFlow 的教程,那个时候 TensorFlow 官方还不支持 Windows 系统,虽然可以通过其他方法安装,但是终究不是原生的,而且安装过程繁琐易错。好消息是,Google官方在11月29号的...

    之前 写过一篇在 ubuntu 下安装 TensorFlow 的教程,那个时候 TensorFlow 官方还不支持 Windows 系统,虽然可以通过其他方法安装,但是终究不是原生的,而且安装过程繁琐易错。好消息是,Google官方在11月29号的开发者博客中宣布新的版本(0.12)将 增加对Windows的支持,我11月30号知道的,立马就安装试了试,安装过程非常简单,不过也有一些需要手动调整。

    这里写图片描述


    更新

    这里我会列出对本文的更新。

    • 2017 年 3 月 1 日:cuDNN 版本从 5.0 升级到 5.1 版本,更新 cuda 和 cudnn 下载地址。
    • 2017 年 3 月 20 日:标记 安装前准备 中的第五条 确保你安装了 VS2015 或者 2013 或者 2010。 为存疑。这是我之前在 TensorFlow 官网看到的,但是现在去翻了翻找不到了。如果有同学没有安装 VS 就把 TensorFlow 安装成功了的话,请在下方评论区说明下,到时候我会将这个要求标记为删除。谢谢。
    • 2017 年 3 月 26 日:更新 TensorFlow 安装命令。
    • 2017 年 4 月 18 日:
      • 安装前准备 第五条标记为删除,经过我再次试验发现不需要 VS 的支持。
      • 增加问题 Cannot remove entries from nonexistent file 的解决办法。
    • 2017 年 7 月 20 日:增加问题 ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块。ImportError: No module named '_pywrap_tensorflow_internal'ImportError: No module named 'tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal 的时候` 的解决办法。
    • 2017 年 7 月 31日:更新关于 Python 版本的说明,TensorFlow 从 1.2 开始在 Windows 上支持 Python 3.6。感谢评论区 @Vince_Ace 提供的信息。
    • 2017 年 8 月 20 日:TensorFlow 1.3 发布,更新 cuDNN 版本说明。感谢评论区 @myseth1023 提供的信息。
    • 2017 年 8 月 21 日:删除 安装cuDNN 中容易误导人的部分(关于添加环境变量)。
    • 2018 年 3 月 12 日:TensorFlow 1.6 发布,更新相关说明,详细发布说明参考 Release TensorFlow 1.6.0
    • 2018 年 3 月 18 日:增加问题 #4 及其解决办法。
    • 2019 年 4 月 5 日:增加问题 #5 及其解决办法(针对 TensorFlow 1.13)。
    • 2019 年 10 月 14 日:TensorFlow 2.0 正式版 发布,更新相关说明和对应测试代码。详细发布说明参考 Release TensorFlow 2.0关于 TensorFlow 2.0 的新变化,我最近写一篇文章来专门说一说,写好后更新在这里。
    • 2020 年 11 月 10 日:增加 conda 安装方式。

    话题终结者

    大部分情况下,优先尝试用 conda,尤其是安装 GPU 版。conda 会自动帮你下载对应 cuda 和 cudnn,帮你处理依赖,真正的一键安装。

    conda install tensorflow-gpu  # GPU
    conda install tensorflow  # CPU
    

    如果 conda 安装出现错误或其他情况(conda 也是有一定几率出错的,而且conda 上一般版本更新较为滞后),考虑用 docker,最后再考虑下面的本地安装方式。


    想了解更多 TensorFlow 相关资讯,可扫描下方二维码关注 TensorFlow 官方微信。
    tensorflow 官方微信


    安装前准备

    TensorFlow 有两个版本:CPU 版本和 GPU 版本。GPU 版本需要 CUDAcuDNN 的支持,CPU 版本不需要。如果你要安装 GPU 版本,请先确认你的显卡支持 CUDA。我安装的是 GPU 版本,采用 pip 安装方式,所以就以 GPU 安装为例,CPU 版本只不过不需要安装 CUDA 和 cuDNN。

    1. 这里 确认你的显卡支持 CUDA。
    2. 确保你的 Python 版本是 3.5 64 位及以上。(TensorFlow 从 1.2 开始支持 Python 3.6,之前的官方是不支持的)
    3. 确保你有稳定的网络连接。
    4. 确保你的 pip 版本 >= 8.1。用 pip -V 查看当前 pip 版本,用 python -m pip install -U pip 升级pip
    5. 确保你安装了 VS2015 或者 2013 或者 2010。此条非必须,删除。

    此外,建议安装 Anaconda,因为这个集成了很多科学计算所必需的库,能够避免很多依赖问题,安装教程可以参考 这里

    以上条件符合,那么恭喜你可以开始下载 CUDA 和 cuDNN 的安装包了,注意版本号会由于 TensorFlow 不同版本有变化,此处请结合下面的安装 CUDA安装 cuDNN 说明)。


    安装 TensorFlow

    由于 Google 那帮人已经把 TensorFlow 打成了一个 pip 安装包,所以现在可以用正常安装包的方式安装 TensorFlow 了,就是进入命令行执行下面这一条简单的语句:

    # GPU版本
    pip3 install --upgrade tensorflow-gpu
    
    # CPU版本
    pip3 install --upgrade tensorflow
    

    然后就开始安装了,速度视网速而定。

    安装网之后你试着在 Python 中import tensorflow会告诉你没有找到 CUDA 和 cuDNN,所以下一步就是安装这两个东西。


    安装 CUDA

    • TensorFlow 1.6:CUDA 9.0
    • TensorFlow 1.13.1:CUDA 10.0
    • TensorFlow 2.0:CUDA 10.0

    这个也是很简单的,首先根据上面的版本去官网下载对应的安装包(~ 1.4 GB)。下载完那个 exe 文件就是 CUDA 的安装程序,直接双击执行就可以了,就像安装正常的其他软件一样,安装过程屏幕可能会闪烁,不要紧,而且安装时间有点长。

    安装完之后系统变量会自动为你添加上,这个不用管。

    测试一下是否安装成功,命令行输入 nvcc -V ,看到版本信息就表示安装成功了。

    [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-K9Ioxbgh-1571047832039)(https://i.imgur.com/Qjk8FSf.png)]


    安装 cuDNN

    • TensorFlow 1.6:cuDNN 7.0
    • TensorFlow 1.13.1:cuDNN >= 7.4.1
    • TensorFlow 2.0:cuDNN >= 7.4.1

    首先去官网下载对应版本的安装包(~ 173 MB)。其实这个是一个压缩包,解压放到任何一个目录下就行,然后把其中的bin目录路径添加到Path环境变量里。

    比如说我下载解压后放到了下图的 cuda 文件夹:

    这里写图片描述

    Path环境变量:

    path

    如果你已经安装了 cuDNN 5.0 ,那么升级 cuDNN 的方法可以参考 这里

    然后 import tensorflow 应该就成功了。


    测试

    TF 1.X 版本

    用一个简单的矩阵乘法测试一下,

    import tensorflow as tf
    
    a = tf.random_normal((100, 100))
    b = tf.random_normal((100, 500))
    c = tf.matmul(a, b)
    sess = tf.InteractiveSession()
    sess.run(c)
    

    这里写图片描述
    看不清的话可以右键在新标签页打开图片查看大图

    TF 2.X

    TF2 不再需要 session,像 numpy 一样直接运行即可

    import tensorflow as tf
    
    print(f"tensorflow version = {tf.__version__}", end='\n\n')
    
    a = tf.random.normal((100, 100))
    b = tf.random.normal((100, 100))
    c = tf.linalg.matmul(a, b)
    c_numpy = c.numpy()  # 可以使用 .numpy() 变成 numpy array 形式
    
    print(c, end='\n\n')
    print(c_numpy)
    

    tf2示例


    Issues

    #1 Cannot remove entries from nonexistent file

    如果在安装 TensorFlow 的时候出现类似 Cannot remove entries from nonexistent file c:\users\li\anaconda3\lib\site-packages\easy-install.pth 的错误,那么可以参考 Cannot remove entries from nonexistent #622osx 10.11 installation issues #135,里面说了好多种解决办法,我在这里介绍一种方法:在 pip3 install --upgrade tensorflow-gpu 之前先执行 pip install --upgrade --ignore-installed setuptools

    #2 ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块。ImportError: No module named '_pywrap_tensorflow_internal'

    这里写图片描述
    右键在新标签页打开图片查看大图

    这里写图片描述
    右键在新标签页打开图片查看大图

    这里写图片描述
    右键在新标签页打开图片查看大图

    如果在 import tensorflow 的时候这两个问题同时出现,那么很有可能是你的 cuda 和 cudnn 版本有问题,例如你的 cuda 版本是 8.0.60,而正确的是 8.0.44,重新安装正确的版本(文章里提供的)就可以。参考 On Windows, running “import tensorflow” generates No module named “_pywrap_tensorflow” error 。感谢 @qq_27690673 提供的信息。

    #3 ImportError: No module named 'tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal'

    这里写图片描述
    右键在新标签页打开图片查看大图

    如果在 import tensorflow 的时候出现此问题,那么你可能是在 tensorflow 的源码目录里进入了 python 解释器。离开该目录重新进入 python 解释器即可。

    #4 ImportError: DLL load failed: 动态链接库(DLL)初始化例程失败ModuleNotFoundError: No module named '_pywrap_tensorflow_internal'

    以下报错信息参考自 import tensorflow failed, “ImportError: DLL load failed”. Even after install visual studio 2015, Microsoft Visual C++ 2015 Redistributable Update 3. · Issue #17393 · tensorflow/tensorflow

    Traceback (most recent call last):
      File "C:\Users\sss\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", line 18, in swig_import_helper
        return importlib.import_module(mname)
      File "C:\Users\sss\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\importlib\__init__.py", line 126, in import_module
        return _bootstrap._gcd_import(name[level:], package, level)
      File "<frozen importlib._bootstrap>", line 994, in _gcd_import
      File "<frozen importlib._bootstrap>", line 971, in _find_and_load
      File "<frozen importlib._bootstrap>", line 955, in _find_and_load_unlocked
      File "<frozen importlib._bootstrap>", line 658, in _load_unlocked
      File "<frozen importlib._bootstrap>", line 571, in module_from_spec
      File "<frozen importlib._bootstrap_external>", line 922, in create_module
      File "<frozen importlib._bootstrap>", line 219, in _call_with_frames_removed
    ImportError: DLL load failed: 动态链接库(DLL)初始化例程失败。
    
    During handling of the above exception, another exception occurred:
    
    Traceback (most recent call last):
      File "C:\Users\sss\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow.py", line 58, in <module>
        from tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal import *
      File "C:\Users\sss\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", line 21, in <module>
        _pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper()
      File "C:\Users\sss\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", line 20, in swig_import_helper
        return importlib.import_module('_pywrap_tensorflow_internal')
      File "C:\Users\sss\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\importlib\__init__.py", line 126, in import_module
        return _bootstrap._gcd_import(name[level:], package, level)
    ModuleNotFoundError: No module named '_pywrap_tensorflow_internal'
    
    During handling of the above exception, another exception occurred:
    
    Traceback (most recent call last):
      File "<stdin>", line 1, in <module>
      File "C:\Users\sss\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packages\tensorflow\__init__.py", line 24, in <module>
        from tensorflow.python import *
      File "C:\Users\sss\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packages\tensorflow\python\__init__.py", line 49, in <module>
        from tensorflow.python import pywrap_tensorflow
      File "C:\Users\sss\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow.py", line 74, in <module>
        raise ImportError(msg)
    ImportError: Traceback (most recent call last):
      File "C:\Users\sss\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", line 18, in swig_import_helper
        return importlib.import_module(mname)
      File "C:\Users\sss\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\importlib\__init__.py", line 126, in import_module
        return _bootstrap._gcd_import(name[level:], package, level)
      File "<frozen importlib._bootstrap>", line 994, in _gcd_import
      File "<frozen importlib._bootstrap>", line 971, in _find_and_load
      File "<frozen importlib._bootstrap>", line 955, in _find_and_load_unlocked
      File "<frozen importlib._bootstrap>", line 658, in _load_unlocked
      File "<frozen importlib._bootstrap>", line 571, in module_from_spec
      File "<frozen importlib._bootstrap_external>", line 922, in create_module
      File "<frozen importlib._bootstrap>", line 219, in _call_with_frames_removed
    ImportError: DLL load failed: 动态链接库(DLL)初始化例程失败。
    
    During handling of the above exception, another exception occurred:
    
    Traceback (most recent call last):
      File "C:\Users\sss\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow.py", line 58, in <module>
        from tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal import *
      File "C:\Users\sss\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", line 21, in <module>
        _pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper()
      File "C:\Users\sss\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", line 20, in swig_import_helper
        return importlib.import_module('_pywrap_tensorflow_internal')
      File "C:\Users\sss\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\importlib\__init__.py", line 126, in import_module
        return _bootstrap._gcd_import(name[level:], package, level)
    ModuleNotFoundError: No module named '_pywrap_tensorflow_internal'
    
    
    Failed to load the native TensorFlow runtime.
    
    See https://www.tensorflow.org/install/install_sources#common_installation_problems
    
    for some common reasons and solutions.  Include the entire stack trace
    above this error message when asking for help.
    

    新版本的 TensorFlow(1.6)会出现此问题,根据 TensorFlow 1.6.0 的发布说明,该版本会使用 AVX 指令,所以可能会在旧 CPU 上不能运行:

    Prebuilt binaries will use AVX instructions. This may break TF on older CPUs.

    参考 Tensorflow 1.6.0 cpu fails on import on Windows 10 · Issue #17386 · tensorflow/tensorflow 的讨论,有两种解决办法

    感谢 @qq_41568117 提供的反馈。

    #5 No module named 'numpy.core._multiarray_umath'numpy.core.multiarray failed to importnumpy.core.umath failed to import

    [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-80XaFcdM-1571047832048)(https://i.imgur.com/jeN5YvA.png)]

    这是由于 numpy 版本较低,升级版本即可:

    $ pip install -U numpy
    

    END

    展开全文
  • 却会显示找不到tensorflow模块。如下图所示。 想问问大家是什么原因呢?谢谢回答。   <p style="text-align:center"><img alt="" height="168" src=...
  • 在python的虚拟环境下安装了tensorflow,但是用jupyter notebook的时候发现无法找到tensorflow模块 解决方案:https://janakiev.com/blog/jupyter-virtual-envs/ 利用命令 which jupyter, which python 可以看到两个...

    在python的虚拟环境下安装了tensorflow,但是用jupyter notebook的时候发现无法找到tensorflow模块

    解决方案:https://janakiev.com/blog/jupyter-virtual-envs/

    利用命令 which jupyter, which python 可以看到两个路径不一致,jupyter安装在anaconda路径下,python(虚拟环境下的)安装在虚拟环境路径下,所以,需要让jupyter 能够访问到虚拟环境的路径。

    具体设置参考解决方案,要点如下:

    1. 激活虚拟环境,安装ipykernel工具,该工具提供jupyter的ipython内核.
      2)把当前的虚拟环境名称添加在jupyter的内核列表中:
    python -m ipykernel install --user —name=tensorflow_2.1
    

    运行上面语句后,shell会返回

    Installed kernelspec myenv in /home/user/.local/share/jupyter/kernels/myenv
    

    当然这不算结束,在虚拟环境路径下创建一个json文件,命名为 jupyter_config.json , 添加如下内容

    {
     "argv": [
      "/Users/macpro/Coding/tensorflow_virenv/bin/python”, 
      "-m",
      "ipykernel_launcher",
      "-f",
      "{connection_file}"
     ],
     "display_name": “tensorflow_2.1",
     "language": "python"
    }
    

    修改第二行python内核默认路径,和”display_name”:”tensorflow_2.1”

    3)在shell中再次启动jupyter notebook,可以看到kernel列表中有刚才添加的选项,选择,搞定!

    也可以直接查看jupyter的kernel列表,用下面的命令即可:
    jupyter kernelspec list

    展开全文
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  • 树莓派4B安装tensorflow2.0

    万次阅读 2020-08-04 15:55:53
    我就拿我下载的举例子吧:我下载的是这个版本的:tensorflow-2.0.0-cp37-none-linux_armv7l.whl 1、把下载的这个tensorflow-2.0.0-cp37-none-linux_armv7l.whl文件放进树莓派里边,cd到你拖进的那一目录下(我是拖到...
  • 安装了IDLE后安装tensorflow

    千次阅读 2018-10-11 20:19:12
    很多人安装tensorflow时候选择使用anaconda来安装,小编也安装了,但是不怎么会配置,导致不能正确的导入tensorflow模块,所以选择了简单粗暴的直接在cmd下执行命令安装tensorflow 也希望有大神路过能够指点迷津 ...
  • 给树莓派安装一个TensorFlow吧!网上很多教程陈旧且有错误。本文经过作者大量查阅资料和TensorFlow官网,并亲自测试安装成功! 硬件准备:树莓派3B+ 操作系统:Raspberry Pi OS 2020年5月版 2 操作方法 1、树莓派
  • python视频 神经网络 Tensorflow 模块 视频教程 (带源码)
  • pip的安装tensorflow【目标检测模块

    千次阅读 2019-06-25 17:59:54
    官方教程:https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/installation.md 官方预训练的模型:...
  • 感谢作者:https://www.jianshu.com/p/3e91bc60e219 挺好的
  • 环境安装 安装TensorFlow与Keras

    千次阅读 2019-04-12 11:09:58
    安装TensorFlow与Keras 在TensorFlow官网介绍了很多安装TensorFlow的方式。 这里只介绍最简单的安装方式,就是以Anaconda安装安装TensorFlow必须安装Python。而安装Python最方便的方式就是使用软件包来安装。...
  • c++调用Tensorflow模块

    千次阅读 2018-03-03 15:02:33
    最近在搞Kinect人体骨架识别的研究,因为姿势识别要用到深度学习方面的东西,而现在比较流行的深度学习框架是tensorflow,对python支持的相当好,我的项目是用C++写的,难免这两种语言做交互,接下来我就C++如何调...
  • 安装TensorFlow

    2019-07-08 16:00:24
    先下载Anaconda ...安装TensorFlow conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels https:...

空空如也

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怎么安装tensorflow模块