最后找一个tf2.0的示例程序检测一下是否成功运行: from__future__importabsolute_import, division, print_function, unicode_literals#安装 TensorFlowimporttensorflow as tf mnist=tf.keras.datasets.mnist (x_train, y_train), (x_test, y_test)=mnist.load_data() x_train, x_test= x_train / 255.0, ...
tf 官方放在 pypi 里面的 tensorflow-gpu 从 1.7 版本开始就默认开启了 avx2 的指令集优化,如果电脑的 cpu 型号比较老,例如 e3 v2 系列的 cpu,安装完成之后,运行的时候会出现段错误之类的问题,这种情况只能考虑自己编译tf或者换 cpu 了。 至于conda 中的 tf 版本,默认开启了 mkl 的优化,这是 pypi 里面的版本...
编辑1:pip install –upgrade tensorflow 说:Requirement already up-to-date: tensorflow in d:\anaconda3\envs\tf2\lib\site-packages (2.1.0) 但tf 版本仍然是 2.0. 编辑2:conda install tensorflow==2.2.0 说: PackagesNotFoundError: The following packagesarenotavailablefromcurrentchannels: 张量流==2.2....
使用pip，他可以安装所需的库。通过学习TensorFlow和PyTorch，他可以搭建和训练复杂的神经网络，进入深度学...
用conda 安装 GPU 版本 Tensorflow/PyTorch/Mxnet,非源码编译 os安装 目前对 tensorflow 和 cuda 支持最好的是 ubuntu 的 18.04,16.04 这种 lts ,推荐使用 18.04 版本。非 lts 的版本一般不推荐。 Windows 倒是也能用来装深度 GPU 环境,但是 Windows 上的问题实在太多了,而且很多都是跟环境相关的,不具备普遍性...
以 conda 安装路径 ~/miniconda、环境名称 tf2.1 为例，conda 环境中的 pip 路径为：~/miniconda3/envs/tf2.1/bin/pip 查看该 pip 的指向：~/miniconda3/envs/tf2.1/bin/pip -V 那么安装最新版 tensorflow_datasets：~/miniconda3/envs/tf2.1/bin/pip install --upgrade tensorflow-datasets PS：在使...
pip install transformers -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple //可切换其他pip源 pip install datasets pip install nltk conda install pytorch tensorflow //安装pytorch跟tensorflow,一起安装避免这两个包的版本兼容问题 这里列举国内几个名气比较大的源,建议优先使用清华大学的,比较稳定: 清华大学 pypi...
本篇在Tensorflow安装的基础上进行PyTorch的安装示例,有关于Anaconda环境设置、Tensorflow版本安装以及pip、conda命令的相关设置均在之前的博客中详细说明。 基于Anaconda环境的Tensorflow安装 CPU版本 其实PyTorch的安装与Tensorflow相比要复杂一些,与一般第三方库以及Tensorflow的安装仅需要pip install --相比,PyTorch的安装命令更...
Conda旨在通过为不同项目创建独立的、独立的Python环境来防止此类冲突。在终端应用程序中运行以下命令：...
conda install -c anaconda ipykernel python -m ipykernel install --user --name tensorflow-keras-gpu 这样一来,在Jupyter notebook中切换kernel时就能找到刚创建的虚拟环境tensorflow-keras-gpu了。这部分原理的详细解释见: 一些基础库例如numpy pandas matplotlib scipy scikit_learn的安装 ...