大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...这是我写Ng的dp作业做的准备，好像需要安装特定版本的tensorflow 根据https://blog.csdn.net/ccgcccccc/article/details/89058445的配置要求来配置文件.../ conda config --set show_channel_urls yes 现在create 环境 conda create -n XXX python=3.6 其中XXX是你对环境起的名字...安装好后打开anaconda navigator，将base改为tensorflow 以下是以后会用到的对虚拟环境的操作： 查看虚拟环境 conda env list conda info -e 使用虚拟环境...：[conda] deactivate 删除虚拟环境 conda remove -n env_name --all pycharm中使用特定的conda虚拟环境 Pycharm找到设置： 参考链接
Spring容器里为什么没有我需要的Bean？...小故事 有一天，项目经理收到一个紧急需求，需要新增一个模块，项目经理看了看开发区的同学，一眼就看到盯着屏幕笑嘻嘻的小菜同学 项目经理心想：这傻小子在乐什么呢，肯定是在摸鱼，就让新需求给他做吧 项目经理悄咪咪的偷摸到小菜身后...，看着小菜在沸点评论区不停的滑动，似乎在寻找着什么大瓜 此时的小菜似乎察觉到气氛不太对劲，身后似乎有人，于是飞快的按下 Windows + 1 弹出Idea的开发界面 此时，项目经理开口道:小菜啊，这里有个紧急需求...controller包与其同级时无法扫描其中的组件，因此导致容器中找不到对应的Bean 如果需要扫描其他包，或者需要依赖公共项目common下的包时，可以使用配置basePackages，如果已经配置*...，如果需要扫描其他包，需要配置**@ComponentScan**的**basePackages**或**value**字段** 当配置过**@ComponentScan**时，默认不会扫描当前包下的组件
安装、使用教学以及遇到的问题 【四】超级快速pytorch安装 ---- trick1---实现tensorflow和pytorch迁移环境教学 ---- 1. tensorflow 深度学习 ...->其中logs为保存log文件的文件夹 2.3 程序调试遇到问题 TensorFlow二进制文件没有被编译，你的CPU支持AVX扩展，但是你安装的TensorFlow版本无法编译使用 那为什么会出现这种警告呢...默认版本（来自pip install tensorflow的版本）旨在与尽可能多的CPU兼容。...另一个观点是，即使使用这些扩展名，CPU的速度也要比GPU慢很多，并且期望在GPU上执行中型和大型机器学习培训。...然后我就怀疑是不是依赖包的的版本问题，导致了ImportError 的出现。
我以官方文档为主线，开始对TensorFlow的学习。这期间会把我的理解进行持续的输出，作为《TensorFlow从0到1》系列。...TensorFlow充分考虑了各种软/硬件平台上的安装，本篇记录了在我的笔电Win 10环境下的安装（在国内这应该是最常见的一种个人环境）并打印出“Hello TensorFlow !”的过程。 ?...安装过程会自动设置Anaconda环境变量。打开命令行，直接键入conda --version，即可检查。为了conda能快速安装其他包，我立即设置了清华的镜像源。...conda不仅可以manage package，虚拟环境管理是其另一个非常强大的特性，在虚拟环境下可以隔离不同的package版本组合。...我们创建一个干净的tensorflow环境，可以专用于研究和学习TF，而不需要为此动到Python的主环境（主环境可能还要支持其他的项目）。
这些天，经过多次试错之后，我终于找到了解决方案。这个方法不仅能够配置成功，还比我见过的其它教程简单得多。 本教程为谁而写，以及为什么要用 Windows？...另外，对于本教程，你当然需要使用 Windows 10 系统。我也假设你对 Python 软件包和环境具备基本认知。不管怎样，后面都会给出解释。...为了方便解释，我创建了一个名为 tensorflow 的环境，你可以将其改为任何名称。我将使用 Python 3.7，因为我知道 TensorFlow 对其有很好的支持。...顺便一提，这将是安装 TensorFlow 的位置，我还会创建一个名为 torch 的环境来安装 PyTorch。...> conda create --name tensorflow python=3.7 环境创建完成之后，你可以使用以下命令进入该环境，其中的 tensorflow 只是我们之前提供给该环境的名称。
TensorFlow充分考虑了各种软/硬件平台上的安装，本篇记录了在我的笔电Win 10环境下TensorFlow 1.1的安装（在国内这应该是最常见的一种个人环境）并打印出“Hello TensorFlow...安装过程会自动设置Anaconda环境变量。打开命令行，直接键入conda --version，即可检查。为了conda能快速安装其他包，我立即设置了清华的镜像源。...conda不仅可以manage package，虚拟环境管理是其另一个非常强大的特性，在虚拟环境下可以隔离不同的package版本组合。...我们创建一个干净的tensorflow环境，可以专用于研究和学习TF，而不需要为此动到Python的主环境（主环境可能还要支持其他的项目）。...这个参数表示当前创建的tensorflow虚拟环境搭配3.5.x的Python版本（此时是否看出了conda的威力），conda会自动的下载并安装3.5.x最新的版本。
这些天，经过多次试错之后，我终于找到了解决方案。这个方法不仅能够配置成功，还比我见过的其它教程简单得多。 本教程为谁而写，以及为什么要用 Windows？...另外，对于本教程，你当然需要使用 Windows 10 系统。我也假设你对 Python 软件包和环境具备基本认知。不管怎样，后面都会给出解释。...为了方便解释，我创建了一个名为 tensorflow 的环境，你可以将其改为任何名称。我将使用 Python 3.7，因为我知道 TensorFlow 对其有很好的支持。...顺便一提，这将是安装 TensorFlow 的位置，我还会创建一个名为 torch 的环境来安装 PyTorch。...> conda activate tensorflow 进入环境之后，你会在提示框的左边看到类似这样的信息： 如果你没在 Powershell 上看到这个信息，那么你可能需要先在 Powershell
除了考虑与最新版TensorFlow尽量保持同步之外，鉴于conda虚拟环境可以非常容易的重新构建开发环境，并可以和老的并存，所以对于学习者来说，似乎没有什么理由不下手了。...TensorFlow Step 1：新建conda虚拟环境 在1 Hello,TensorFlow!中创建了conda虚拟环境“tensorflow” for 1.1.0。...为了保留它，我以“tensorflow13”命名新的conda虚拟环境for 1.3.0： C:> conda create -n tensorflow13 ?...解决上面问题一个简单可行的办法就是升级Python到3.6.1+，我则直接更新到了最新的3.6.2： activate tensorflow13 conda update python ?...另一个提供TensorFlow安装包的源是Python的官网，可以先将CPU版安装包tensorflow-1.3.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl下载到本地，然后执行本地安装： pip
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...安装Anaconda后会有一个Anaconda Prompt 3.添加环境路径 添加环境路径，需要手动添加到系统环境变量里 此电脑—>属性—->高级系统设置—->环境变量—->path—>编辑...，要把default删除否则创建环境时有错误显示找不到路径（我也不知道为什么）文件内容如下： 若未成功生成该配置文件，也可手动创建、添加上面内容保存即可。...conda create -n 环境的名字 python=版本号 conda create -n tensorflow2 python=3.7 2.激活tensorflow环境 activate tensorflow2...__path__ 8.退出tensorflow环境 deactivate 三、 conda命令：环境的创建与删除 Conda命令 1.查看自己配置的环境 conda env list 2.配置一个新的环境
因此，我们在文后附上了一份调查问卷，希望能了解众多不同开发者的深度学习环境，最终汇集成一篇文章为大家提供不同的洞见。 在尝试用不同的东西来配置深度学习环境这个过程中，我花费了相当多的时间。...因此我想着把自己目前的工作流程整理成文档，希望可以帮助到尝试着做同样事情的人。 目标 在开始创建我的模型之前，我脑海中会有几个清晰的目标，即理想中会使用的开发环境。...在本地和远程机器上的 docker 容器中以开发/产品的模式来运行/调试我的 TensorFlow 代码 当我的模型在远程机器上训练的时候，把模型的性能图形化地实时显示在本地机器上 致谢 我想感谢我的实验室同伴...所以在长时间运行的过程中挂载这些文件夹会替你节省大量时间。 设置一个远程的 python 解释器：在本地机器和远程机器上使用同一个 docker 映像是避免以后可能会发生的环境配置问题的另一个方法。...如果你在设置中没有改变任何地方，TensorFlow 的 CPU 映像应该已经在你的本地 docker 环境中了。
先来解决一个初学者都会问的问题：我已经安装了Python，那么为什么还需要Anaconda呢？原因有以下几点： 1....Anaconda 是在 conda（一个包管理器和环境管理器）上发展出来的。...在数据分析中，你会用到很多第三方的包，而conda（包管理器）可以很好的帮助你在计算机上安装和管理这些包，包括安装、卸载和更新包。 3. 管理环境。为什么需要管理环境呢？...~ # Anaconda3安装keras 其实keras是可以与tensorflow在共同环境下使用的,所以我们可以直接将keras安装在我们的tensorflow环境中。...创建py3.6环境: ```html conda create -n tensorflow python=3.6 ``` 3.
这种"通知"的事情，一种办法是用轮询实现， 程序B不断地查数据库，看看有没有新数据的到来， 但是这种方法效率很低。...可是传统的MQ也有问题，通常情况下，一个消息确认被读取以后，就会被删除。如果来了一个新的程序C，也想读之前的消息，或者说之前一段时间的消息，传统MQ表示无能无力。...能不能把数据库的特点和MQ的特点结合起来呢？ 消息可以持久化，让多个程序都可以读取，并且还支持发布-订阅这种模式。...例如：程序B读到了编号为3的消息， 程序C读到了编号为5的消息， 这时候来了一个新的程序D，可以从头开始读。...当然，Kafka做的远不止于此，它还充分利用硬盘顺序化读取速度快的特性，再加上分区，备份等高可用特性， 一个高吞吐量的分布式发布订阅消息系统就诞生了。
如果大家发现网上有抄袭本文章的，欢迎举报，并且积极向这个 github 仓库 提交 issue，谢谢支持~ 本文是“为什么我建议”系列第三篇，本系列中会针对一些在高并发场景下，我对于组内后台开发的一些开发建议以及开发规范的要求进行说明和分析解读...往期回顾： 为什么我建议在复杂但是性能关键的表上所有查询都加上 force index 为什么我建议线上高并发量的日志输出的时候不能带有代码位置 一般现在对于业务要查询的数据量以及要保持的并发量高于一定配置的单实例...BY id DESC LIMIT 20 这个表的分片键就是 user_id 一方面，正如我在“为什么我建议在复杂但是性能关键的表上所有查询都加上 force index”中说的，数据量可能有些超出我们的预期...久而久之，你的数据可能会变成这样： 这样导致，原来你需要扫描很少页的数据，随着时间的推移，碎片越来越多，要扫描的页越来越多，这样 SQL 执行会越来越慢。...MySQL 5.6.17 之后，Optimize table 命令变成了 Online DDL，仅仅在准备阶段以及最后的提交阶段，需要获取锁，中间的执行阶段，是不需要锁的，也就是不会阻塞业务的更新 DML
除了考虑与最新版TensorFlow尽量保持同步之外，鉴于conda虚拟环境可以非常容易的重新构建开发环境，并可以和老的并存，所以对于学习者来说，似乎没有什么理由不下手了。...TensorFlow Step 1：新建conda虚拟环境 在 1 Hello,TensorFlow! 中创建了conda虚拟环境“tensorflow” for 1.1.0。...为了保留它，我以“tensorflow13”命名新的conda虚拟环境for 1.3.0 C:> conda create -n tensorflow13 ?...解决上面问题一个简单可行的办法就是升级Python到3.6.1+，我则直接更新到了最新的3.6.2： activate tensorflow13conda update python ?...另一个提供TensorFlow安装包的源是Python的官网，先将CPU版安装包下载到本地，然后执行本地安装： pip install --ignore-installed --upgrade D:\Project
请改用conda。您还不知道conda是什么？它是一个跨平台运行的开源软件包和环境管理系统，适用于Mac，Windows和Linux。...如果您还没有使用conda，我建议您开始使它，因为它可以让您更加愉快地管理您的数据科学工具。 以下是使用conda而不是pip安装Tensorflow的两个非常重要的原因。...图表来自https://www.anaconda.com/blog/developer-blog/tensorflow-in-anaconda/ 如图所见，与pip安装相比，conda安装的Tensorflow...Miniconda只是安装conda和它的依赖，而Anaconda会预先安装很多软件包。我更倾向于使用Miniconda。安装conda后试试这个。...除了使得使用Tensorflow更快更简单之外，conda还提供了其他工具集，更易于集成到您的工作流程中。我最喜欢的一个特性是他们的虚拟环境功能。
—— 百度百科 为什么需要先安装Anaconda？ Tensorflow是属于很高层的应用。...你可能已经安装了 Python，那么为什么还需要 Anaconda？ 1）Anaconda 附带了一大批常用数据科学包，它附带了 conda、Python 和 150 多个科学包及其依赖项。...在数据分析中，你会用到很多第三方的包，而conda（包管理器）可以很好的帮助你在计算机上安装和管理这些包，包括安装、卸载和更新包。 3）管理环境 为什么需要管理环境呢？...创建虚拟环境 同样在Anaconda Prompt中利用Anaconda创建一个python3.8的环境，环境名称为tensorflow ，输入下面命令： conda create -n tensorflow...注：这里没有介绍GPU版本的安装方法，GPU版本需要安装cuda8+cudnn5，如果需要 请搜索其他博文。 注意：一定要在 刚刚创建的tensorflow的环境下安装！
就连我的戴尔XPS笔记本电脑在许多神经网络模型上的运行速度也比免费的Colab电脑快两倍。如果你已经有一台不错的机器，为什么不使用它呢? 安装本地驱动器不方便。每次你开始一个会话的时候都需要这样做。...另一个github上的代码仅具有“实验性” Windows支持，并且需要从源代码构建看似复杂的Docker映像。众所周知，在另一个操作系统上从源代码构建远非直截了当。...这其实很简单，你所需要的是一个少于30行的Dockerfile。在这里，我将逐步介绍Dockerfile。 首先，为了避免从头开始建造，我从jupyter notebook环境开始建造。...由于Geron的机器学习书籍使用tensorflow，我决定在jupyter/tensorflow-notebook图像的基础上进行构建。...有了这几行代码，你就可以运行和渲染 我在Dockerfile中添加了几行代码，以支持一些需要Box2D, Toy Text,和雅达利的环境。例如，经典的月球着陆器和太空入侵者环境。
苹果为M1芯片的Mac提供了TensorFlow的支持，可以使用M1芯片进行硬件加速，以下是如何给使用M1芯片的macOS安装TensorFlow的环境。...https://developer.apple.com/metal/tensorflow-plugin/ 首先，在安装之前，我们需要先安装好conda-forge的miniforge3。...创建conda环境 miniforge3默认是python3.9，我们安装tensorflow需要3.8版本的python，所以我们需要先创建一个conda环境 conda create -—name...python38 python=3.8 # 激活环境 conda activate python38 下载Apple提供的tensorflow支持 下载地址：https://github.com/apple...下载完成后，使用tar进行解压 tar -xvf tensorflow_macos-0.1alpha2.tar.gz 安装环境前准备工作 接下来，需要先配置两个变量，一个是刚下载的安装包位置，另一个是目标安装环境的位置
目录 前言 第一步：安装Anaconda 1.下载和安装 2.配置Anaconda环境变量 第二步：安装TensorFlow-GPU 1.创建conda环境 2.激活环境 3.安装tensorflow-gpu...我的显卡是 GT940MX） Tensorflow有两个版本：GPU和CPU版本，CPU的很好安装；GPU 版本需要 CUDA 和 cuDNN 的支持，如果你是独显+集显，那么推荐你用GPU版本的，因为...1.创建conda环境 通过调用下列命令，创建一个名为“tensorflow”的conda环境： conda create -n tensorflow pip python=3.5 ?...2.激活环境 通过以下命令激活conda环境： activate tensorflow ? 这样就进入了刚创建的“tensorflow”环境。...这也就是为什么有很多人在安装好tensorflow后仍然在IDE里无法正常使用的原因了。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
