深度学习笔记之win7下TensorFlow的安装

最近要学习神经网络相关的内容,所以需要安装TensorFlow。不得不说,安装TensorFlow的感受就像是大一刚入学学习C语言时,安装vs时一样,问题一大堆,工具都装不好,还学啥呀。好在,就在昨晚,终于装好了。下面是步骤。

1.安装Anaconda

这是Anaconda的官网下载地址——https://www.continuum.io/downloads。注意:要选择4.2版本的Anaconda下载(Anaconda4.2版本支持Python3.5,而Anaconda4.3支持的是Python3.6,TensorFlow在windows环境下对Python3.5比较友好)。至于安装,就按照提示一直装下去就好了。

或者上https://www.anaconda.com/download/
2.测试Python是否安装

打开cmd,输入Python,出现Python的版本信息就说明Python安装成功了。


3.安装TensorFlow

TensorFlow分为两个版本,cpu和gpu。如果要安装gpu版本,则需要安装cuda8.0以及对应的cudnn。安装cuda的时候,要注意自己的显卡是否支持cuda8.0。我的显卡是NVIDIA GeForce GT 650M就不支持cuda8.0,导致运行.exe时电脑死机现象发生。所以最后很无奈的装了cpu版本的TensorFlow。

安装TensorFlow-cpu很简单,以管理员权限打开cmd,C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python36\Scripts目录下,输入

[python] view plaincopyprint?
  1. pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow  
pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow
就可以一键安装了。

4.测试TensorFlow是否安装成功

在cmd输入如下代码:

[python] view plaincopyprint?
  1. <span style="font-size: 14px; background-color: rgb(255, 255, 255);">python  
  2. import tensorflow as tf  
  3. hello=tf.constant("Hello!")  
  4. sess=tf.Session()  
  5. print(sess.run(hello))</span>  
python
import tensorflow as tf
hello=tf.constant("Hello!")
sess=tf.Session()
print(sess.run(hello))
程序输出 Hello! 则表示TensorFlow安装成功。

但是,在使用cpu版本的时候,可能会出现如下错误:


这个错误是由于cpu比较慢,用Anaconda安装的cpu版本的TensorFlow并没有根据安装的机器进行相应优化。所以如果可以接受当下TensorFlow-cpu的速度,就不用管这些错误,如果想要优化,则需要通过bazel通过源码安装。不管这些错误,继续输入源码,则可以输出“Hello!”,表明TensorFlow安装成功。


下面附上教程:

安装TensorFlow-cpu的教程:

http://blog.csdn.net/u013080652/article/details/68922702

安装TensorFlow-gpu的教程:

http://blog.csdn.net/include1224/article/details/53452824

安装cuda和cudnn的教程:

http://www.linuxidc.com/Linux/2016-12/138862.htm


大家周末快乐~

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/387303.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

人脸识别经典算法一:特征脸方法(Eigenface)

这篇文章是撸主要介绍人脸识别经典方法的第一篇&#xff0c;后续会有其他方法更新。特征脸方法基本是将人脸识别推向真正可用的第一种方法&#xff0c;了解一下还是很有必要的。特征脸用到的理论基础PCA在另一篇博客里&#xff1a;特征脸(Eigenface)理论基础-PCA(主成分分析法)…

Xception

The First ColumnThe Second Columnpadding 方式&#xff1a;same and valid The First ColumnThe Second ColumnSame 就是 增加一列相同的数 &#xff08;一般是0&#xff09;valid只保留有效的转载于:https://www.cnblogs.com/hugeng007/p/10477430.html

1.苍穹外卖-day01

苍穹外卖-day01 课程内容 软件开发整体介绍 苍穹外卖项目介绍 开发环境搭建 导入接口文档 Swagger 项目整体效果展示&#xff1a; 管理端-外卖商家使用 用户端-点餐用户使用 当我们完成该项目的学习&#xff0c;可以培养以下能力&#xff1a; 1. 软件开发整体介绍 作为一名…

C#调用Python模块

编程&#xff1a;C#调用Python模块 当下&#xff0c;C#与Python都是比较热门的计算机编程语言&#xff0c;他们各有优缺点&#xff0c;如果能让他们互相配合工作&#xff0c;那是多么美好的事情&#xff0c;今天我来讲解一下如何利用C#来调用Python。 如果让C#支持调用Python模…

面试简单整理之克隆

61.为什么要使用克隆&#xff1f; 克隆获取对象的副本&#xff0c;直接用复制还是一个引用。 62.如何实现对象克隆&#xff1f; 1.被clone的类实现cloneable接口&#xff0c;重写object类的clone&#xff08;&#xff09;方法 2.如果深克隆则克隆对象的引用对象也要实现接口、重…

PyCharm调试错误

JetBrains PyCharm 2017.3.2 这就说明python.exe的环境没有配&#xff0c;点击蓝色的configure Python Interpreter&#xff0c;然后选择对应的路径就可以了

Java06集合

13 集合 实现方法时&#xff0c;不同的数据结构会导致性能有很大差异。 13.1 集合接口 Java集合类库将接口&#xff08;interface&#xff09;与实现&#xff08;implementation&#xff09;分离。 可以使用接口类型存放集合的应用&#xff0c;一旦改变了想法&#xff0c;可…

Tensorflow验证码识别应用

简单的Tensorflow验证码识别应用&#xff0c;供大家参考&#xff0c;具体内容如下 1.Tensorflow的安装方式简单,在此就不赘述了. 2.训练集训练集以及测试及如下(纯手工打造,所以数量不多): 3.实现代码部分(参考了网上的一些实现来完成的) main.py(主要的神经网络代码) ?123456…

Linux 桌面玩家指南:09. X Window 的奥秘

Linux 桌面玩家指南&#xff1a;09. X Window 的奥秘 原文:Linux 桌面玩家指南&#xff1a;09. X Window 的奥秘特别说明&#xff1a;要在我的随笔后写评论的小伙伴们请注意了&#xff0c;我的博客开启了 MathJax 数学公式支持&#xff0c;MathJax 使用$标记数学公式的开始和结…

Storm教程1理论介绍

流式计算的历史: 早在7、8年前诸如UC伯克利、斯坦福等大学就开始了对流式数据处理的研究&#xff0c;但是由于更多的关注于金融行业的业务场景或者互联网流量监控的业务场景&#xff0c;以及当时互联网数据场景的限制&#xff0c;造成了研究多是基于对传统数据库处理的流式化&…

梯度下降原理及Python实现

梯度下降算法是一个很基本的算法&#xff0c;在机器学习和优化中有着非常重要的作用&#xff0c;本文首先介绍了梯度下降的基本概念&#xff0c;然后使用python实现了一个基本的梯度下降算法。梯度下降有很多的变种&#xff0c;本文只介绍最基础的梯度下降&#xff0c;也就是批…

matplotlib一些常用知识点的整理,

本文作为学习过程中对matplotlib一些常用知识点的整理&#xff0c;方便查找。 强烈推荐ipython 无论你工作在什么项目上&#xff0c;IPython都是值得推荐的。利用ipython --pylab&#xff0c;可以进入PyLab模式&#xff0c;已经导入了matplotlib库与相关软件包&#xff08;例如…

Storm教程3编程接口

Spouts Spout是Stream的消息产生源&#xff0c;Spout组件的实现可以通过继承BaseRichSpout类或者其他Spout类来完成&#xff0c;也可以通过实现IRichSpout接口来实现。 需要根据情况实现Spout类中重要的几个方法有&#xff1a; open方法 当一个Task被初始化的时候会调用此…

梳理操作系统概论

1、用一张图总结操作系统的结构、功能特征、采用的技术和提供服务方式等。 2、用一张图描述CPU的工作原理。 3、用一张图描述系统程序与应用程序、特权指令与非特权指令、CPU状态、PSW及中断是如何协同工作的&#xff1f; 转载于:https://www.cnblogs.com/ljgljg/p/10503190.ht…

位置指纹法的实现(KNN)

基本原理 位置指纹法可以看作是分类或回归问题&#xff08;特征是RSS向量&#xff0c;标签是位置&#xff09;&#xff0c;监督式机器学习方法可以从数据中训练出一个从特征到标签的映射关系模型。kNN是一种很简单的监督式机器学习算法&#xff0c;可以用来做分类或回归。 对于…

室内定位系列 ——WiFi位置指纹(译)

摘要 GPS难以解决室内环境下的一些定位问题&#xff0c;大部分室内环境下都存在WiFi&#xff0c;因此利用WiFi进行定位无需额外部署硬件设备&#xff0c;是一个非常节省成本的方法。然而WiFi并不是专门为定位而设计的&#xff0c;传统的基于时间和角度的定位方法并不适用于WiFi…

机器学习02线性回归、多项式回归、正规方程

单变量线性回归&#xff08;Linear Regression with One Variable&#xff09; 预测器表达式&#xff1a; 选择合适的参数&#xff08;parameters&#xff09;θ0 和 θ1&#xff0c;其决定了直线相对于训练集的准确程度。 建模误差&#xff08;modeling error&#xff09;&a…

机器学习03Logistic回归

逻辑回归 &#xff08;Logistic Regression&#xff09; 目前最流行&#xff0c;使用最广泛的一种学习算法。 分类问题&#xff0c;要预测的变量 y 是离散的值。 逻辑回归算法的性质是&#xff1a;它的输出值永远在 0 到 1 之间。 逻辑回归模型的假设是&#xff1a; 其中&a…

CNN理解比较好的文章

什么是卷积神经网络&#xff1f;为什么它们很重要&#xff1f; 卷积神经网络&#xff08;ConvNets 或者 CNNs&#xff09;属于神经网络的范畴&#xff0c;已经在诸如图像识别和分类的领域证明了其高效的能力。卷积神经网络可以成功识别人脸、物体和交通信号&#xff0c;从而为机…

Windows 安装Angular CLI

1、安装nvm npm cnpm nrm&#xff08;onenote笔记上有记录&#xff09; 参考&#xff1a;https://blog.csdn.net/tyro_java/article/details/51232458 提示&#xff1a;如果发现配置完后&#xff0c;出现类似“npm不是内部命令……”等信息。 可采取如下措施进行解决—— 检查环…