最近在研究风格化得内容，发现搭建环境实在是很头疼的事情，虽然网上已经有各路大神总结整理好了很多搭建指南，各种问题的解决方案都已经罗列出来供大家参考。然后参考终究是参考，真正自己上手，发现仍旧是各种坑，各种问题层出不穷。所幸最后靠着大咖们的肩膀成功了，现想总结一下本人的搭建之路，也给后来人多一个参考。当然很多下载、安装的步骤就不去明说了，请查阅文末的参考文章。 一、安装N卡驱动 请参考：Ubuntu16.04 Nvi...
1. 本人电脑神舟Z7-KP7GE,安装完Ubuntu16.04后没有无线网连接 分析问题：Ubuntu内核太低，建议安装Ubuntu之前去官网下载最近的镜像文件 解决方法：到 Ubuntu网站http://kernel.ubuntu.com/~kernel-ppa/mainline/ 下载4.14以上版本的版本（三个deb文件）然后执行：sudo dpkg -i *.deb 然后执行uname -sr查看版本信息 2.Python安装，由于需要运行一些开源的网络有些是基于Python3有些是基于Python2所以最后安装了两个版本的...
参考文献：https://www.cnblogs.com/zzq-123456/p/7258736.htmlhttps://www.cnblogs.com/zzq-123456/p/7374547.html pip安装sudo apt-get install python-pip最好将pip安装为9.0的版本，不然在PyCharm中不能使用pip安装相应的工具包修改pip的版本：python-m pip install pip==9.0.03 2. cuda8.0安装（直接按照参考文献1进行配置，这里将其搬过来，只为日后使用，加上和该博主不是一般的熟，所以照搬是没有关系的） 一.检查电脑环...
ubuntu14.04 安装 tensorflow9.0 文章目录 ubuntu14.04 安装 tensorflow9.0 安装pip(笔者的版本为9.0) 仅使用 CPU 的版本的tensorflow 测试 异常情况 1安装tensorflow问题 owned by OS错误 2此时进行测试会出现 AttributeError: type object NewBase has no attribute is_abstract 3第一个是pip的版本太低，需要升级pip： 4对于owned by OS错误： 更新six 查看pip list 再次安装tensorflow ubuntu 14.04 + python27 环境下安装tens...
0.写在前面 这是第一次使用Markdown语言，也是第一次写博客，谨以此博客正式开启深度学习之路。 前两天为了安装Tensorflow各种折腾，最后终于在别人的帮助下熟悉了这一整套流程，特此记录下来以便日后查阅。 1.使用Conda新建环境 conda create -n tf python=3.6这里新建了一个名为tf的环境，指定Python版本为3.6。 2.在新环境里升级pip 首先激活新环境： source activate tf然后升级pip（如果pip版本过低后面可能会报错）： pip in...
很早之前写的pdf，一直没有贴博客(太懒 )。不管怎么样，希望对入坑新人有帮助。 注：这个教程已经验证的系统：Ubuntu 16.04，MacOS 10.13.6。配置CUDA和CUDNN只适用于Ubuntu (MacOS使用的是cpu版本的包)，其他教程的二者均适用。 我个人喜欢miniconda，因为它轻便，给我一种自由的感觉(需要什么安装包自己装就OK了)。 1 Miniconda 1.1 下载安装包 注：我这里用的是py 3.6 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda...
（一）ubuntu-64位安装tensorflow过程： 1安装Anaconda 然后执行：bash Anaconda-Linux-x86_64.sh ，然后一直enter键，中途会遇到([y]/n)? 的提示，输入y即可。 安装好后，在终端输入Python即可看见：Python 3.6.3 |Anaconda, Inc.|，表明安装成功。 2安装tensorflow(cpu版） 官方的建议是即时你有gpu，但也可以先装一个cpu版，创建环境的命令为： conda create -n tensorflow python=3...
一、安装Anaconda 1.在Anaconda官网（或清华镜像站）： https://www.anaconda.com/download/#linux 下载Anaconda3对应的python版本，目前最新的是python3.7版本 . 2.下载好anaconda后再下载目录执行命令： bash Anaconda3-5.3.0-Linux-x86_64.sh //自己下载的版本 3.接下来的安装提示按回车进入下一步，按q跳过License文档，最后输入yes确认 接下来让我们输入安装路径，没特殊情况直接回车默认路径就好 4.安装完成后...
参考：https://blog.csdn.net/tjuyanming/article/details/80862290 https://blog.csdn.net/u010801439/article/details/80483036 安装显卡驱动 1、禁nouveau $ sudo gedit /boot/grub/grub.cfg 在文本中搜索quiet slash 然后添加acpi_osi=linux nomodeset，保存文本即可。 2、使用PPA仓库进行自动安装 $ sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa $ sudo apt update #识别显卡模型和推荐的驱动程序 $ ubuntu-drivers dev...
windows下 的anaconda安装tensorflow： 在Anaconda Prompt中：conda install tensorflow python=3.5一直下载失败.总结一下原因可能国外的源，网速太慢且不稳定 借鉴http://www.cnblogs.com/nosqlcoco/p/6923861.html 把镜像改为清华大学开源软件镜像站： conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free conda config --set show_channel_urls yes conda creat -n tensorflow python=3.5 (我...
问题1：Anaconda的使用权限 $ conda update conda Solving environment: failed NotWritableError: The current user does not have write permissions to a required path. path: /path/to/custom/dir/pkgs/urls.txt uid: 1000 gid: 1000 使用如下命令：sudo chown -R user anaconda3
笔者有学习需要，故要安装tensorlow，之所以安装1.x版本的，是因为目前能找到的学习视频都是针对1.x版本来的，而且1.x和2.x的版本差别还是有一些的，笔者想着先用1.x版本来学习，经过一天的安装，笔者发现安装这个并没有想象的那么简单，但经过尝试也找到了一个好一点的安装方法，写在这里，记录一下 笔者使用的是ubuntu最基础的虚拟机版本，没加其他东西，所以配那些cuda什么的有点麻烦，但笔者安装的版本中没有这个，算是比较简便...
1 安装NVIDEA驱动 $ ubuntu-drivers devices == /sys/devices/pci0000:00/0000:00:01.0/0000:01:00.0 == modalias : pci:v000010DEd00001C03sv00001B4Csd000011D7bc03sc00i00 vendor : NVIDIA Corporation model : GP106 [GeForce GTX 1060 6GB] driver : nvidia-driver-450-server - distro non-free driver : nvidia-driver-450 - distro non-free driver : nvidia-driver-390 - distro non-free driver : nvidia-d...
未经允许，不得转载。 目录1、环境2、驱动安装3、cuda安装4、cudnn安装5、Tensorflow2.4安装6. PyTorch 1.7 安装 1、环境 显卡：Gtx 1080Ti 系统：Ubuntu16.04 并行：cuda11.1和对应的cudnn8.1 软件：Tensorflow2.4 和 PyTorch1.7 驱动：460.39cuda链接：https://pan.baidu.com/s/1_01EZN_UjQHFyr72ZeFhGA 驱动链接：https://pan.baidu.com/s/1fcPakuEOeRPNaSzL1XTEKw cudnn链接：https://pan.baidu.com/s/1JZcH7KDtRCuPZMx9Xk4K3g...
一、TensorFlow介绍 1、简介 ??TensorFlow是一个基于数据流编程（dataflow programming）的符号数学系统，被广泛应用于各类机器学习（machine learning）算法的编程实现，其前身是谷歌的神经网络算法库DistBelief 。Tensorflow拥有多层级结构，可部署于各类服务器、PC终端和网页并支持GPU和TPU高性能数值计算，被广泛应用于谷歌内部的产品开发和各领域的科学研究 。TensorFlow由谷歌人工智能团队谷歌大脑（Google Brain）开发和维护...