该文件为TensorFlow 1.12.0压缩包。

5星

浏览量: 0

大小:None

文件类型：None

简介：
该Wheel文件为TensorFlow 1.12-CPU版本，其运行环境限定为Python 3.6以及64位系统，并且无需进行CUDA和cuDNN的安装配置。首先，请务必彻底卸载本地已安装的TensorFlow，通过命令行执行命令：`pip uninstall tensorflow`。如果先前安装的是GPU版本的TensorFlow，则应输入：`pip uninstall tensorflow-gpu`。接下来，将提供的tensorflow-1.12.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl文件放置于Anaconda执行目录中，例如C:\Users\Administrator(1)。随后，在Anaconda Prompt中创建新的环境：`conda create -n tensorflow python=3.6`。激活该环境后，使用命令：`activate tensorflow`。接着，打开Anaconda Prompt并输入清华大学的仓库镜像地址，以便加快更新速度：`conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free` 以及 `conda config --set show_channel_urls yes`。最后，使用以下命令安装Wheel文件：`pip install tensorflow-1.12.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl`。如果测试过程中出现失败情况，可能是由于NumPy版本不兼容导致的；因此，建议先卸载原有的NumPy包再安装NumPy 1.16.0。可以使用 `conda list` 命令查看已安装的包信息。具体操作如下： `pip uninstall numpy` 以及 `pip install numpy==1.16.0` 。若需要配置Keras环境，则执行命令： `pip install keras==2.2.4` 并进行测试： `import keras`。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~

客服

TensorFlow-1.12.0.rar

优质

TensorFlow-1.12.0 是一个用于机器学习和深度神经网络研究的强大开源软件库的特定版本，包含此版本的压缩文件。该whl是TensorFlow1.12-CPU版本，仅适用于Python3.6及64位系统，无需配置CUDA或cuDNN。安装步骤如下： 1. 首先卸载本地已有的tensorflow：在命令行中输入`pip uninstall tensorflow`。如果之前安装的是GPU版的TensorFlow，请使用`pip uninstall tensorflow-gpu`。 2. 卸载后将文件 `tensorflow-1.12.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl` 放到Anaconda执行目录，例如C:\Users\Administrator。 - 在Anaconda Prompt中创建环境：输入命令 `conda create -n tensorflow python=3.6` - 激活新环境：输入命令 `activate tensorflow` - 输入以下清华镜像源地址以加快更新速度： ``` conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --set show_channel_urls yes ``` 3. 安装TensorFlow：输入命令 `pip install tensorflow-1.12.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl` 4. 测试安装的TensorFlow是否成功，可以通过导入模块来检查：`import tensorflow as tf` 5. 如果测试失败可能是由于numpy版本不兼容，请先卸载当前numpy然后重新安装numpy1.16.0。可以使用 `conda list` 查看已安装的包。 - 卸载原numpy: `pip uninstall numpy` - 安装新版本：`pip install numpy==1.16.0` 如果需要配置Keras环境，请输入命令： ``` pip install keras==2.2.4 ``` 测试是否成功安装，可以通过导入模块来检查：`import keras`

TensorFlow-1.12.0.tar.gz

优质

TensorFlow-1.12.0是一款由Google研发的开源软件开发库，主要用于机器学习和深度学习领域的计算。该版本提供了Python接口及C++接口，并优化了性能与稳定性。 tensorflow-1.12.0.tar.gz

nltk_data压缩包文件

优质

NLTK_DATA压缩包包含了Python自然语言处理库NLTK所需的数据文件和模型资源，便于用户快速安装并使用该库进行文本分析。在Python的自然语言处理（NLP）领域，NLTK库扮演着至关重要的角色，而nltk_data是其重要组成部分之一。它包含了大量用于训练模型、进行文本预处理以及执行各种NLP任务的数据集和资源。本段落将深入探讨nltk_data包含的各个子模块及其应用，帮助读者更好地理解这一关键工具。首先来看`chunkers`模块。分词后的进一步处理称为Chunking，它通过组合具有相同词性的连续词语来形成更大的单元，如名词短语或动词短语。nltk_data提供了预训练的chunker，方便对文本进行结构分析，这对于信息提取和语义理解非常有用。其次，`corpora`是nltk_data的核心部分之一，包含了各种语言的语料库（例如Brown语料库、Gutenberg电子书以及Web文本等）。这些丰富的数据源不仅用于训练和测试NLP模型，还适用于词汇习得、语法分析及情感分析等多种任务。在`grammars`模块中，一系列预定义的语法规则被提供给开发者使用。通过结合这些规则与NLTK解析器，可以构建复杂的自然语言理解和生成系统。 `help`子目录为初学者提供了关于NLTK库的重要辅助信息、文档和示例教程等资源。此外，在`models`模块中包含了一系列预训练模型（如词性标注器和命名实体识别器），这些可以直接应用于处理新的文本数据，大大减少了开发者的训练成本。另外，nltk_data中的`stemmers`集合了多种词干提取算法（例如Porter Stemmer和Lancaster Stemmer）。它们能够将单词还原到其基本形式，便于后续的文本分析与信息检索工作。在`taggers`模块中，则包括了一系列用于自动为每个单词添加词性标签的工具（如基于条件随机场的Maxent_Tagger），这是许多NLP任务的基础步骤之一。最后，在处理文本时不可或缺的是通过使用nltk_data中的`tokenizers`来将文本分割成最基本的单元，例如PunktSentenceTokenizer能够智能地识别句子边界，这对于后续文本处理至关重要。总之，nltk_data是NLTK库的强大后盾。它提供了丰富的数据资源、预训练模型和工具，极大地简化了自然语言处理的复杂性。无论是新手还是经验丰富的开发者都能从中受益，并利用其高效准确地实现诸如情感分析、主题建模及机器翻译等复杂的NLP任务。

华为手表文件备份压缩包.zip

优质

此文件为华为智能手表用户专属的数据备份资源包，内含将手表数据安全备份至电脑所需的应用程序和指南。方便用户轻松管理和保护个人重要信息。使用HUAWEI WATCH GT 系列安装第三方应用并备份资源需要借助调测助手APP进行辅助操作。首先，通过“Lite Wearable”标签页连接你的GT手表： 1. 在手机上打开调测助手APP。 2. 选择底部的“Lite Wearable”选项卡； 3. 点击“连接设备”，这将自动启动运动健康应用。 4. 进入运动健康应用中的“设备”页面，点击“添加设备”按钮。 5. 在手表列表中找到你的GT型号，并点击它开始配对。安装第三方应用： 1. 将hap包文件复制到手机的sdcard/haps目录下； 2. 返回调测助手APP并进入“应用管理”界面； 3. 选择需要安装的应用，然后点击“安装”。当看到提示信息显示为“安装成功”，则说明操作完成。获取调试日志： 1. 在调测助手中点击“查看日志”，这将启动手表的日志收集功能。 2. 等待一段时间直到所有数据被完全采集完毕。

TensorFlow 1.12.0-cp36 版本

优质

TensorFlow 1.12.0-cp36是Google开发的一款广泛用于机器学习和深度学习的开源库版本，专为Python 3.6设计，提供强大的数值计算能力与模型构建灵活性。 TensorFlow 1.12.0 是一个适用于 Python 3.6 和 Windows 64 位系统的开源软件库。它使用数据流图进行数值计算。

TensorFlow-1.12.0-cp36-cp36m-linux_x86_64

优质

这是一个针对Python 3.6版本的TensorFlow 1.12.0软件包，适用于Linux x86_64架构系统。该版本提供高效的机器学习和深度学习计算能力。 TensorFlow是由Google Brain团队开发的开源深度学习框架之一，在全球范围内广泛使用。这个名为“tensorflow-1.12.0-cp36-cp36m-linux_x86_64”的压缩包，是针对Python 3.6编译并适配于Linux系统的TensorFlow特定版本——1.12.0。它包含了运行TensorFlow所需的全部核心库和依赖项，并支持CUDA10环境下的高效计算。理解TensorFlow的核心概念至关重要：这是一个数据流图的计算框架，其中节点代表数学操作，边则表示这些节点间的数据流动关系。开发者通过定义这样的图形来构建模型，在执行阶段（即会话Session）中运行它们。其功能包括但不限于神经网络建模、梯度下降优化和自动微分。 TensorFlow 1.12.0版本是一个稳定版本，于2018年发布，并可能包含了一些新特性、性能改进以及问题修复等更新内容。例如，它可能会提升模型训练的效率，增强对分布式计算的支持，并改善API的易用性。在这个特定版本中，“cp36”表示该库是为Python 3.6解释器编译的，“cp36m”则指代其与Python小端格式ABI兼容。而“linux_x86_64”说明了它专为Linux系统的x86-64架构设计。此外，压缩包中提到的“cuda10”，表明此版本集成了NVIDIA CUDA工具包，允许用户在支持CUDA的GPU硬件上进行加速计算。这利用了GPU的强大并行处理能力来显著提升深度学习模型训练等任务的速度和效率。安装完成后，“tensorflow-1.12.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl”文件将被创建，这是一个Python二进制包格式（wheel）。通过pip工具可以轻松地直接安装此文件。用户只需运行`pip install tensorflow-1.12.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl`命令即可完成在满足特定环境要求的系统上的TensorFlow安装过程。总之，这个压缩包提供了一个集成CUDA 10支持的TensorFlow版本——适用于Python 3.6和Linux x86-64架构，为深度学习研究与应用提供了强大的计算基础。无论是新手还是资深开发者都能从中受益，利用其强大功能进行模型训练及实验探索人工智能领域的新可能。

Tangent文件压缩包.rar

优质

Tangent文件压缩包包含了一系列与数学中的切线概念相关的学习资料和工具，适用于学生、教师及研究人员。在使用OriginLab的Tangent插件时，在Origin 8.0版本中绘制图表的过程中，经常会需要给曲线添加切线。这里提供一种简便的方法来画切线。

ChineseInputWebGL_文件压缩包.rar

优质

ChineseInputWebGL_文件压缩包包含了用于网页开发的中文输入相关资源和WebGL技术应用示例，适合开发者学习与实践。 1. 解决在使用WebGL后，在火狐、谷歌等浏览器中无法输入中文的问题。 2. 解决全屏模式下不能输入文字的问题。 3. 支持光标移动到文本中间进行插入操作。 4. 支持Ctrl+C（复制）、Ctrl+V（粘贴）和Ctrl+X（剪切）等键盘快捷键的操作。

allure-commandline 压缩包文件

优质

Allure-Commandline是一款用于生成Allure报告的命令行工具，支持测试结果解析和报告定制，适用于持续集成环境。在使用pytest进行测试时，需要安装allure-commandline工具压缩包。