# You can alternatively pass the path to the model program file to the python # interpreter (make sure to use the python distribution you installed # TensorFlow to, for example, .../python3.X/... for Python 3). $ python /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/models/image/mn...
打开电脑—>属性—>高级系统设置—>环境变量,在系统变量Path变量下增加Anaconda的安装路径,若安装在D:\program目录下,则完整路径为: D:\program\anaconda3\condabin Anaconda安装和配置完成后,可以在系统的程序菜单找到Anaconda程序项,启动Anaconda即可。Anaconda已经把Python集成在内,因此就不需要再安装Python了。图1-6...
"C:/Program Files/protoc/bin/protoc" object_detection/protos/*.proto --python_out=. 接下来,从models/object_detection目录中打开terminal/cmd.exe,然后用jupyter notebook打开Jupyter 笔记本。 从这里选择object_detection_tutorial.ipynb。 从这里,你应该能在主菜单中运行单元格,并选择全部运行。 你应该得到以下...
在命令行模式下进入到python安装目录中的Scripts下,例如我的安装路径为:D:\Program Files (x86)\Python\Scripts 安装CPU版本的: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 pip3 install--upgrade tensorflow GPU版本: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 pip3 install--upgrade tensorflow...
包括两个步骤:Python依赖安装、安装编译工具Bazel。 这里使用Anaconda管理Python环境,所以在编译前可以新建一个Python环境,Python版本要求可以参考官网说明。 安装Python依赖 安装必要的Python包。注意官网中是使用--user选项,安装到家目录的.local目录下,但是这样会跟其它Python环境冲突。
首先利用 电脑管家自带的卸载工具 将python卸载,并且手动删除安装目录中的文件(这部分十分简单就不详细介绍了),接下来删除环境变量: 第一步:计算机(右键)→属性→高级系统设置→(点击)环境变量 第二步:查看用户自己设置的环境变量,也就是上面那一栏,找到path...
# 这里有些问题# 1. tensorflow1.x以前是分tensorflow和tensorflow-gpu的,请查看你的版本,本次安装的tensorflow基于anaconda(python3.9.12)+tensorflow2.10# 2. 从pypi可知:https://pypi.org/project/tensorflow-gpu/## 在tensorflow2.1之后tensorflow和tensorflow-gpu实际上是一个包## 因此网上的部分教程仍然会直接安...
Please specify the location of python. [Default is /usr/bin/python]: /usr/local/bin/python3 上面的提示是Bazel让我们选择Python的安装路径,这里输入了python3的路径。直接按回车键(Enter)表示使用默认值。 Do you wish to build TensorFlow with jemalloc as malloc support? [Y/n]: ...
"C:/Program Files/protoc/bin/protoc"object_detection/protos/*.proto --python_out=. 接下来,从models/object_detection目录中打开terminal/cmd.exe,然后用jupyter notebook打开 Jupyter 笔记本。 从这里选择object_detection_tutorial.ipynb。 从这里,你应该能在主菜单中运行单元格,并选择全部运行。
Try your first TensorFlow program $ python >>>importtensorflowastf>>>tf.add(1,2).numpy()3>>>hello=tf.constant('Hello, TensorFlow!')>>>hello.numpy()b'Hello, TensorFlow!' For more examples, see theTensorFlow tutorials. Contribution guidelines ...