pip install--ignore-installed--upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-1.4.1-cp34-cp34m-linux_x86_64.whl 下面的命令为Python3.5安装TensorFlow的 GPU版本: 1 pip install--ignore-installed--upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-1.4.1...
conda create -n tensorflow1 pip python=3.6activate tensorflow1 如果是CPU就输入 conda install tensorflow=1.15.0如果是GPU 就输入 conda install tensorflow-gpu=1.15.0conda install-c anaconda protobuf pip install-i https://pypi.doubanio.com/simple pillowpip install -i https://pypi.doubanio.com/sim...
4. 安装anaconda基础包 conda install anaconda 3. 安装CUDA Toolkit + cuDNN 这里有官网的安装文档可以参考 一定要注意按照要求下载相应的版本,不是版本越高越好,因为tensorflow一直在更新,所以所需要的CUDA和cuDNN的版本也会不同,安装的不合适会无法使用 我的显卡是GeForce GTX 950M,我的安装时间是2019.2.6(记得...
您可以通过运行以下命令来更新Anaconda和conda: conda update anaconda conda update conda 创建新的虚拟环境:在不同的虚拟环境中安装TensorFlow可以避免潜在的包冲突问题。您可以按照之前的步骤创建一个新的虚拟环境,并在其中安装TensorFlow。 检查系统路径:确保TensorFlow的库路径已添加到系统的PATH环境变量中。否则,您可能...
一、安装Anaconda 首先,您需要从Anaconda官网下载最新版本的Mac版安装包。有两种安装方式可供选择:通过图形化界面安装(.pkg文件)或通过命令行安装(.sh文件)。根据您的习惯选择一种方式进行安装。 二、创建Tensorflow运行环境 由于Tensorflow对Python版本有特定要求,且Mac上的Tensorflow仅支持CPU版本,因此在创建Anaconda环境...
新建tensorflow环境 打开anaconda prompt,输入命令行 condacreate-ntensorflowpython=3.6 在选择是否安装时输入“y”(即为“yes”)。 其中tensorflow为新建的虚拟环境名称,可以按喜好自由选择。 python=3.6为指定python版本为3.6,这一版本适配度较好,但也可以按照习惯自由选择。
1.安装Tensorflow的开发环境 首先当我们安装好Anaconda3后找到下面的“Anaconda Prompt”这个程序,右键以“管理员方式”打开。 打开后我们需要先创建一个虚拟的Python3.5开发环境,为啥需要这样呢?因为我们可以去查看官方文档知道,目前Tensorflow所支持的开发环境只有如下几个: ...
Anaconda搭建深度学习环境py 3.7:tensorflow-gpu2.3.0、pytorch1.12.1_gpu版本;(使用conda下载cuda和cudnn);配置环境经验总结_QomolangmaH的博客-CSDN博客 https://blog.csdn.net/m0_63834988/article/details/128841527?spm=1001.2014.3001.5502(一次环境配置过程记录,包括遇到的各种坑,仅供参考) ...
conda create -n tensorflow python=3.5 输入完命令之后会有一个安装过程。 第五,上一步的安装过程完毕之后,在开始菜单打开anaconda软件 image.png 可以看到,environment里面多了TensorFlow image.png 第六,再次回到anaconda prompt启动TensorFlow环境 activate tensorflow ...
Mac下通过Anaconda安装Tensorflow Anaconda是一个基于python的科学计算平台,支持 Linux, Mac, Windows系统,提供了包管理与环境管理的功能,可以很方便地解决多版本python并存、切换以及各种第三方包安装问题。这个平台里包含有python,scala,numpy等绝大部分主流的用于科学计算的包。