通过Anaconda3安装tensorflow时,一般会新建一个虚拟环境(env),但是VS code在调试Python代码时默认使用的是base环境下的路径,这就会出现无法解析tensorflow的情况。需要将tensorflow环境的路径添加到VS code的settings.json用户设置中,在VS code中搭建TensorFlow的开发环境 { "e
1)打开Anaconda prompt(不是cmd哈) 2)使用创建语句 conda create -n tensorflow python=3.9 注:如果之前创建了虚拟环境下载的是tensorflow-gpu版本,要删除那个环境,重新创建一个即可,删除语句为: conda env remove -n env_name#env_name为要删除的环境名称 3)查看所有虚拟环境 conda e...
一、Anaconda安装 Anaconda的安装主要是为了方便环境管理,可以同时在一个电脑上安装多种环境,不同环境放置不同框架:pytorch、tensorflow、keras可以在不同的环境下安装,只需要使用conda create –n创建新环境即可。 1、Anaconda的下载 同学们可以选择安装新版Anaconda和旧版的Anaconda,安装步骤没有什么区别。 旧版本anacond...
通过wget 指令获取 anaconda linux 安装包(此处安装的是 Anaconda3-2022.05-Linux-x86_64.sh 版本的,可以到 repo.anaconda.com/archi 选择想要安装的版本): wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2022.05-Linux-x86_64.sh 执行完指令后,当前目录下会有 Anaconda3-2022.05-Linux-x86_64.sh 安装包,...
1.4安装Tensorflow-GPU 确定待下载Tensorflow-GPU的对应版本是哪一个,接着用命令行下载即可。 该步骤参考博客:安装Tensorflow-GPU 1.5验证前述安装是否正确 首先打开anaconda prompt,输入python即进入了python的环境,接着输入代码: import tensorflow as tf tf.__version__ ...
它拥有丰富的科学计算库和机器学习框架，如NumPy、Tensorflow、Keras、Pytorch等，功能强大且使用便捷。相比之下，虽然MATLAB在工程和科研领域应用广泛且便捷，但在深度学习方面的生态尚不如Python。本文将介绍在Windows 10系统下搭建深度学习环境的完整过程，包括安装Anaconda、CUDA、NVIDIA显卡驱动以及Pytorch框架。后续本专栏...
1.让jupyter识别到tensorflow 链接:先安装keras、TensorFlow后使用Anaconda安装Jupyter 使用原python的pip命令安装的TensorFlow的路径为: 要想在Jupyter中使用到这些模块,就需要在Anaconda中指定这些模块的地址。我的Anaconda安装路径为: 下面的过程就是添加路径: 1、在/home/xyh/Anaconda3/lib/...import...
Anaconda下的tensorflow配置有很多种方式,不过我觉得从Anaconda navigator来配置还是最舒服的。 首先先来新建一个tensorflow虚拟工作环境(上来就放base环境里可不是什么好习惯(~▽~)")。 点击create,并输入环境名称和python版本还有R版本(如果需要的话)。 请注意,如果是创建tensorflow工作环境,请选择python3.5或python3.6...
图中选中的三行是我们需要添加的信息。这几行中,第一行自定义了一个Python解释器,将其设置为anaconda带的python解释器;后面几行配置了Python自动补全的路径,相当于是include了这些目录中的文件,这样VS CODE就可以读取到tensorflow,方便自动补全。同样,记得将路径中的lanhsi换成你的用户名。
建议的Anaconda使用方式是在开始菜单中(start menu)中用 Anaconda Prompt来启动。 Register Anaconda as my default Python 3.7是把Anaconda的默认环境下的python设置为系统的默认python。这点我也 不太懂,不过如果选择这个的话,在后来的Anaconda虚拟环境管理中,就不要随意向默认环境(base)添加科学包了。