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在Anaconda环境下为CPU/GPU配置Python3.6+TensorFlow1.12.0+Keras（含在线和离线方式）

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简介：
本教程详解如何在Anaconda环境中针对CPU及GPU设置Python3.6搭配TensorFlow 1.12.0与Keras，涵盖在线资源利用与本地安装两种配置方法。 在有网络和无网络的电脑上配置Anaconda环境，并安装基于CPU和GPU版本的TensorFlow 1.12.0（包括tensorflow及其对应的gpu版本）。同时搭建Keras框架。

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  • 在Anaconda环境下为CPU/GPU配置Python3.6+TensorFlow1.12.0+Keras（含在线和离线方式）
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    本教程详解如何在Anaconda环境中针对CPU及GPU设置Python3.6搭配TensorFlow 1.12.0与Keras，涵盖在线资源利用与本地安装两种配置方法。 在有网络和无网络的电脑上配置Anaconda环境，并安装基于CPU和GPU版本的TensorFlow 1.12.0（包括tensorflow及其对应的gpu版本）。同时搭建Keras框架。
     
  • Anaconda下的TensorFlow-GPU与Keras在Windows 10的环境配置
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    本教程详细介绍在Windows 10环境下使用Anaconda安装和配置TensorFlow-GPU及Keras的过程，适用于深度学习入门者。 首先，TensorFlow的GPU版本需要安装CUDA和cuDNN加速包，并且这三个软件之间有着严格的版本对应关系。 很久以前就在自己的电脑上配置好了CPU版的TensorFlow。最近买了一个笔记本，上面装有GTX1650显卡，正好要使用TensorFlow。最开始以为这个显卡性能不够，只安装了CPU版本的TensorFlow。后来手痒就顺便把GPU版本也给配上了。整个过程很顺利，并且找到了一个很好的教程帮助我完成了配置，没遇到太多问题。在整个过程中我没有安装VS（Visual Studio），需要的时候直接装了一个pycocotools库。
     
  • 在Anaconda和PyCharm环境下配置PyTorch的方法
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    本教程详细介绍如何在Anaconda环境中搭建Python开发平台，并在PyCharm集成开发环境中成功安装与配置深度学习框架PyTorch。 本段落详细介绍了在Anaconda+PyCharm环境下配置PyTorch的方法，对学习或工作具有一定参考价值。
     
  • 在Anaconda和PyCharm环境下配置PyTorch的方法
    优质
    本教程详细介绍如何在Anaconda环境中搭建Python开发平台，并在PyCharm集成开发环境中成功安装与配置深度学习框架PyTorch。适合初学者快速上手。 对于初学者来说，PyCharm 是一款专业的 Python 开发工具。当你在 PyCharm 中编写代码时，系统会要求你指定一个解释器（interpreter）。最初使用 C 语言编程的时候，程序员通常用 vi 或记事本等文本编辑软件来写代码，并通过 GCC 编译器进行编译和运行生成的二进制文件。 对于 Python 来说也可以采用类似的方法：在记事本中编写好代码后保存为如 test.py 的文件形式，在命令行输入 python test.py 就可以执行该程序。然而，这种方法很快就被发现存在诸多不便之处——例如需要频繁地切换到 shell 窗口进行编译和运行操作，并且如果出现错误，则还需要返回文本编辑器中修改代码。 因此，人们希望有一种工具能够在一个窗口内同时完成编写、调试和执行等任务，并提供一些额外的功能如语法检查、高亮显示以及智能提示等功能来进一步提高编程效率。于是 PyCharm 这类集成开发环境（IDE）应运而生并逐渐普及开来。
     
  • Win10下深度学习环境配置：Anaconda、TensorFlow(CPU版)与Keras
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    本文将详细介绍在Windows 10系统中搭建深度学习开发环境的过程，包括安装Anaconda、配置TensorFlow（CPU版本）以及引入Keras库，助力初学者快速上手深度学习项目。 文章目录 - 下载Anacoda - 官网下载：https://www.anaconda.com/distribution/#download-section - 清华镜像（速度快）：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ - 版本选择：我选择的是An - 安装tenforslow环境搭建 - 搭建虚拟环境 - 安装tensenflow(cpu版本) - 在线安装 - 离线安装 - 验证Keras - 安装使用说明 win10 + anaconda + tensorflow（cpu版本） + keras + jupytor notebook
     
  • 详解Anaconda环境下离线安装PyTorch GPU版本
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    本教程详细介绍了如何在Anaconda环境中进行PyTorch GPU版本的离线安装步骤，适用于没有互联网访问权限的工作站。 本段落详细介绍了如何在Anaconda环境下离线安装PyTorch的GPU版本，并通过示例代码进行了讲解。内容对于学习或工作中需要使用相关技术的人来说具有参考价值。有兴趣的朋友可以继续阅读，了解具体操作方法。
     
  • 在Anaconda环境下配置OpenPose的Python API和Caffe
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    本教程详细介绍如何在Anaconda环境中搭建OpenPose Python API及Caffe框架，涵盖环境配置、依赖项安装与API使用方法。 如果你像我一样没有服务器的root权限，并且想在Anaconda上配置OpenPose Python API或Caffe，请参考以下步骤来解决你的问题。 首先，访问OpenPose源码下载页面（具体地址请自行搜索），然后按照如下命令激活你所需的环境： ```bash conda activate yourenv cd ./openpose mkdir build cd build ``` 在执行`cmake`之前需要进行一些配置。特别注意，在执行前查看一下默认的配置，因为代码会自动查找当前系统中已有的Python、OpenCV和protoc等库的位置。 对于OpenCV相关的设置如果有所不同，请根据实际情况调整配置步骤。
     
  • Win10下Anaconda+yolov3+PyTorch(CPU版)环境配置
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    本教程详细介绍在Windows 10系统中使用Anaconda搭建Python开发环境，并安装和配置Yolov3与PyTorch（CPU版本）的相关步骤。 一、Anaconda安装与配置推荐使用清华镜像站下载Windows版本。安装过程中，请参考官方文档（注意路径不应包含中文字符）。在安装时勾选将Anaconda添加至系统环境变量中（这是官方文档中的第八步指示）。 完成安装后，可以通过cmd命令行输入`conda -V`来检查是否成功安装了Anaconda；如果输出类似“conda x-x-x”这样的信息，则表示安装成功。接下来需要将Anaconda的源切换为清华镜像站：在Windows搜索框中输入cmd, 打开命令提示符，然后运行 `conda config --set show_channel_urls yes` 命令使设置生效。 之后，在系统盘用户目录下找到.condarc文件，并使用记事本打开它。将其中的内容替换为： ``` channels: - defaults ```
     
  • 在内网环境下为服务器配置离线安装timm 0.6.12库
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    本教程详细介绍了如何在不具备直接互联网访问权限的内网环境中，手动下载并配置PyTorch下属的第三方库timm（版本0.6.12）于服务器端的过程。 在内网环境下配置服务器并离线安装timm库可以通过以下步骤完成： 直接使用 `pip install timm` 会因网络问题导致无法安装，并且对于低于0.4.12版本的timm，可能会遇到ImportError错误提示“cannot import name container_abcs from torch._six”。虽然可以尝试通过修改源码来解决这个问题，但操作较为复杂。以下提供一个简单的离线安装方法： 首先下载 `timm-0.6.12-py3-none-any.whl` 文件，在下载完成后进入文件所在目录并执行命令：`pip install timm-0.6.12-py3-none-any.whl`，等待完成即可。或者直接指定路径进行安装：`pip install path-to-download/timm-0.6.12-py3-none-any.whl` 如果在安装过程中遇到其他环境信息不匹配的问题，则需要根据提示的信息来补充缺少的库后重新尝试安装。
     
  • Anaconda 离线环境下安装 Python 包的方法
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    本篇文章介绍了如何在没有网络连接的情况下，使用Anaconda管理器为Python环境安装所需的包。文中详细描述了离线模式下的各种操作步骤和技巧，帮助用户顺利完成开发环境配置。 今天为大家分享如何在Anaconda环境下离线安装Python包的方法，具有一定的参考价值，希望对大家有所帮助。一起看看吧。