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搭建深度学习环境:Windows 10 + Anaconda + TensorFlow(CPU版本)+ Keras。

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简介:
文章目录概述及下载信息:本文档提供Anacoda安装、TensorFlow环境搭建、虚拟环境配置、TensorFlow(CPU版本)安装、在线与离线安装方法以及验证过程的详细说明。为了确保兼容性和最佳性能,我们建议使用Windows 10系统搭配Anaconda和TensorFlow(CPU版本)+ Keras + Jupyter Notebook。考虑到个人电脑的资源限制,我们仅支持CPU版本的下载。请访问以下官方网站进行下载:https://www.anaconda.com/distribution/#download-section。为了加快下载速度,您也可以选择使用清华镜像源:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/。我个人选择了Anacoda的最新版本。

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  • Win10下配置:AnacondaTensorFlow(CPU)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
  • Anaconda下的TensorFlow-GPU与KerasWindows 10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。
  • 指南:Anaconda+PyCharm+CUDA+CuDNN+PyTorch+TensorFlow.txt
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    本指南详细介绍了如何使用Anaconda、PyCharm等工具搭建深度学习开发环境,并集成CUDA和CuDnn以优化PyTorch和TensorFlow的运行。 本段落介绍如何配置深度学习环境,包括安装Anaconda、PyCharm、CUDA、CuDNN以及设置PyTorch和Tensorflow。
  • Windows 10下安装Anaconda、PyTorch及CUDA与cuDNN的
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    本教程详细介绍在Windows 10系统中搭建深度学习开发环境的过程,包括安装Anaconda、PyTorch以及配置CUDA和cuDNN等步骤。 在Windows 10环境下安装深度学习环境(Anaconda+Pytorch+CUDA+cuDDN)的第一步是安装Anaconda、OpenCV和Pytorch。如果直接运行代码没有报错,那么就完成了初步设置;然而通常会遇到AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled的错误提示,这表示需要安装CUDA或者使用的pytorch版本不包含CUDA支持。 解决这个问题的方法如下: 步骤一:安装CUDA 步骤二:安装cuDDN(注意这里应该是cudnn而非cuDDN) 完成以上两步后,请再次测试运行代码以确认设置是否正确无误。如果电脑硬件不支持或不想使用GPU加速深度学习,可以跳过上述与CUDA相关的步骤。
  • CUDA+CUDNN+TensorFlow-GPU+Keras配置
    优质
    本教程详细介绍如何在系统中搭建基于CUDA、CUDNN、TensorFlow-GPU及Keras的高效深度学习开发环境,助力AI项目快速上手。 深度学习环境搭建——CUDA+CUDNN+TensorFlow-GPU+Keras 一、手动安装: 1. CUDA下载:访问NVIDIA官方网站获取CUDA Toolkit。 2. CUDNN下载:同样在NVIDIA官网找到CUDNN的下载页面。 3. TensorFlow版本与CUDA之间的对应关系可以在TensorFlow官方文档中查阅。
  • TensorFlow基础教程(框架)——第二章:TensorFlow
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    本章节为《TensorFlow基础教程》系列之一,专注于讲解如何在个人计算机上搭建适合深度学习开发的TensorFlow运行环境。通过详细步骤和示例代码,帮助读者快速掌握TensorFlow的基础配置与安装技巧,开启深度学习项目实践之旅。 深度学习框架(TensorFlow)基础教程提供全套PPT、代码以及素材。
  • Win10与Ubuntu下基于Pytorch的(Anaconda+CUDA+PyCharm)
    优质
    本教程详解在Windows 10和Ubuntu系统中使用Anaconda、CUDA及PyCharm构建PyTorch深度学习开发环境的过程,适合初学者参考。 本次安装包括以下四个步骤:1. 安装Anaconda;2. 安装CUDA 10.1(因为选择的PyTorch版本为1.4,支持CUDA 10.1);3. 安装PyTorch;4. 安装PyCharm。 一、安装Anaconda 对于Windows 10用户: - 访问Anaconda官网下载页面。 - 根据电脑位数选择合适的版本进行下载并安装。在安装过程中,请确保勾选了两个特定选项(具体选项未详细说明)。 - 安装完成后,可以通过CMD命令行输入`conda list`来验证是否成功安装。 对于Ubuntu用户: - 同样访问Anaconda官网的相应页面。 - 根据需要选择对应版本进行下载并按照指示完成安装。
  • Windows 上使用 Anaconda Tensorflow
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    本教程详细介绍如何在Windows操作系统上利用Anaconda软件轻松搭建Tensorflow开发环境,适用于初学者快速入门深度学习项目。 网上有许多关于安装TensorFlow的方法,但仍然会遇到各种问题。本段落档记录了一种较为稳妥的环境部署方案,通过使用Anaconda来安装TensorFlow,解决了下载速度慢以及多种安装失败的问题。
  • Windows 10 和 Ubuntu 18.04 双系统安装及经验分享(上)
    优质
    本文详细介绍了在电脑中同时安装Windows 10和Ubuntu 18.04双系统的步骤,以及如何在Ubuntu环境下搭建深度学习开发环境的宝贵经验。 在经过两三天的努力之后,终于成功地在我的电脑上安装了Windows 10与Ubuntu 18.04的双系统,并且一路较为顺利。不过,在配置Ubuntu显卡设置的过程中遇到了不少问题,因此决定记录下来(2020年3月6日)。这篇文章主要分享一些关于双系统安装的经验和技巧,而有关Anaconda以及GPU的具体配置内容则会在后续的文章中进行更新。 文章目录如下: Win 10 + Ubuntu 18.04 双系统安装与深度学习环境配置安装踩坑实录(上篇) 硬件磁盘空间准备 Ubuntu 系统启动盘制作 BIOS设置 Ubuntu 安装 独立显卡驱动安装 关于具体的硬件设备,这里就不详细介绍了。重点在于硬盘、主板以及显卡的配置情况。这次主要的任务就是顺利地完成双系统环境的搭建工作。
  • Windows 10 和 Ubuntu 18.04 双系统安装及经验分享(上)
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    本文详细介绍了在Windows 10和Ubuntu 18.04双系统环境下进行安装的操作步骤,并分享了搭建深度学习开发环境的经验,适合初学者参考。 在经过两天多的努力后,我终于成功地在我的电脑上安装了Windows 10 和 Ubuntu 18.04 的双系统,并且一路较为顺利。不过,在配置Ubuntu的显卡设置时遇到了不少问题,因此决定记录下来分享给大家(2020年3月6日)。本篇文章主要介绍一些关于双系统安装的经验和技巧,有关Anaconda以及GPU的具体配置内容将在后续的文章中进行更新。 文章目录 Win 10 + Ubuntu 18.04 双系统安装与深度学习环境配置踩坑实录(上篇) 硬件准备 磁盘空间分配 Ubuntu 系统启动盘制作步骤 BIOS设置指南 独立显卡驱动的安装方法