怎么配置tensorflow2cpu环境

最新推荐文章于 2022-12-18 11:12:33 发布
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分类专栏： tf 文章标签： 人工智能 深度学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/kingbba/article/details/105918887
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在cmd执行如下语句

Tensorflow2.0（CPU版）的安装
大数据流浪法师的学习笔记与分享
10-11 1644
开始之前，确保你完成了anaconda的安装，并且拥有管理员权限，并且全程连网。 现在，需要利用anaconda自带的python3.7安装Tensorflow2.0(CPU正式版)。 （Tensorflow1.x已经过时了，能读懂1.x的代码就行，未来主要使用Tensorflow2.0） 首先，找到你的Anaconda提示符（Anaconda的黑框框），点击打开 输入 pip install...
Windows系统下安装anaconda + tensorflow2（CPU版本）简易过程
m0_37773168的博客
12-06 369
Windows系统下安装anaconda + tensorflow2（CPU版本） 1、从国内清华镜像下载Anaconda安装包（速度快） 下载地址 Index of /anaconda/archive/ https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 选择相应的版本进行下载就好（直接找最新版的Anaconda2或Anaconda3，确认系统Windows，64 or 32 位系统 2、双击.exe文件进行安装，可自定义路径， 千万记住，路径不可
windows离线环境配置tensorflow2_CPU版本.pdf
03-26
windows离线环境下通过拷贝安装包一步步配置tensorflow2 CPU版本 Tensorflow用了这么久，配置也是越来越简单了，通常tensorflow配置都可以通过pip install自动完成，但有些不可以连接互联网的情况下就得一点点从官网抠下来安装包，手动配置tf环境。本文就主要记录了一下win离线环境配置tf2的过程，坑也不多，主要自己记录一下，也希望别人可以方便一点。
Windows10环境下配置Tensorflow（CPU版本）
aspeipei的博客
02-22 2282
先放出最终成功版本：python3.6 + tensorflow1.6.0 + keras2.2.4 *背景：*因为想在电脑上跑LSTM，于是开始了这场漫长的tensorflow环境配置之旅，话不多说，开启正文： 尝试1： 像大多数人一样，按照网上教程（比如这篇博客）安装Anaconda，然后安装tensorflow。但是我一步步乖乖安装后，在Anaconda中import tensorflow ...
win10 + tensorflow + CPU 环境搭建
学习专栏
10-28 879
准备： 系统环境： windows10 + Anaconda3 + Pycharm （1）环境配置： 打开Anaconda Prompt，输入清华仓库镜像，这样更新会快一些：  输入： conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config -...
Tensorflow 2.0 安装环境
zlhcsm的博客
08-22 423
pip install numpy pandas matplotlib sklearn tensorflow==2.0.0-alpha0 -i https://pypi.doubanio.com/simple Tips:安装所有的依赖包
[Tensorflow][2]Tensorflow环境搭建
T0UGH
03-10 284
第2章 TensorFlow环境搭建 2.1 TensorFlow的主要依赖包 2.1.1 Protoval Buffer Protocal Buffer是谷歌开发的处理结构化数据的工具 什么是结构化数据 例如：用户信息包括用户的名字、ID和Email 1 2 3 name:张三 id:12345 email:zhangsan@a...
（亲测）安装tensorflow2.0 cpu版本.pdf
03-16
TensorFlow2.0 CPU 版本的安装（Win 10 版本）本人亲测有效，之前网上找了很多教程，最后都因为不兼容错误无法完成安装。
TensorFlow 2.0.0 (CPU-only & GPU support) 安装及配置教程
CCH²¹的博客
07-30 4856
写在前面 操作系统平台：Windows 10   当你看到这里的时候，请确保你的电脑已经安装了Anaconda（或Miniconda）并且已经配置好环境变量。如果还没有安装Anaconda（或Miniconda），戳我！ 安装及配置TensorFlow 2.0.0 (CPU-only) 1. 新建TensorFlow 2.0.0 CPU环境   在开始菜单中找到Anaconda 3文件夹，打开其中的Anaconda Prompt。   在Anaconda Prompt中输入下面的命令新建TensorF
2CPU_IO3.rar_2cpu_io3
09-19
本文将深入探讨“2CPU_IO3”这一主题，它涉及到双CPU系统中，通过普通I/O口实现的3线通信方式，旨在达到高速、可靠且资源消耗较少的通信效果。 首先，我们需要理解“双CPU”架构。在一些高性能或实时性要求高的应用...
Windows10 安装tensorflow2.2.0 CPU版本
qq_35898865的博客
06-18 1353
Windows10 安装tensorflow2.1 CPU版本 因为电脑没有独立显卡，所以只能安装CPU版本的tensorflow了 1.安装Anaconda Anaconda官方链接 勾上添加到环境 2.创建环境 conda create -n TF2.1 python=3.7 3.激活环境 conda activate TF2.1 4.安装tensorflow 2.1 pip install tensorflow-cpu==2.1.0 -i https://mirrors.aliyun.com/py
Tensorflow2.2.0-cpu安装教程
zhuanxuansheng3800的博客
05-25 9698
1.下载Anaconda 1.下载最新版的Anoconda，可百度搜索“Anaconda 清华镜像”，下载对应系统机器位数的安装文件，我下载的windows-64bit。 网址如下：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 我是win10系统(64位)，下载的最后一个文件。 2.安装Anaconda 下载好的exe文件双击打开： 安装到这一步时，建议新手全都选择，第一个是添加环境变量，第二个是注册python3.7 安装完成后，在开始菜单
自己动手写CPU【环境配置以及第一条ori指令】
yvbycf的博客
12-18 2065
自己动手写cpu这本书是雷思磊所著。通过这本书，作者将带着我们从一个最简单的或指令情况出发，逐步搭建处一个功能完整的五级流水线结构，兼容MIPS32 release1指令集。从2022年十一月份开始利用了课程闲暇时间，将处理器软核部分复现完成。这个系列的博客主要是复盘一下这个过程。我也在github上开源了相关代码，从第四章到第十一章，通过readme可以看见每个不同功能实现的具体代码。自己动手写cpu这本书通俗易懂，很容易复现。
Windows下搭建TensorFlow2环境
ShareProgress的博客
07-19 569
Windows下搭建TensorFlow2环境1. 安装Miniconda2. 安装conda虚拟环境3. 安装TensorFlow2及其他包3.1 安装TensorFlow2.2.03.2 安装jupyterlab4. 测试环境 1. 安装Miniconda 直接在官网下载安装即可 https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html 2. 安装conda虚拟环境 打开控制台 创建虚拟环境 conda create -n TensorFlow2.2.0 pyth
Tensorflow 2.1CPU版本安装 (有点坑)
非学无以广才，非志无以成学
04-02 5864
Tensorflow2.1 默认下载GPU版本，但是有时候我们只想学一下tf 不需要追求性能 ，而且有些电脑可能没有GPU 所以下载的时候用下面的命令 指定版本 。不然就是各种DDL链接问题 pip install tensorflow-cpu==2.1.0 -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple 或 pip install tensorfl...
Win10下TensorFlow2.0安装CPU版和GPU版
来时路
12-05 4494
下面这篇博客是我所见最简单的安装TensorFlow2.0的方法没有之一！我光搭建这个环境瞎搞了5天都没整明白，之前看到这篇博客还不以为然，但是用过之后真香啊！感谢原博主“小宋是呢”。 正式开始前先说明一下，TensorFlow、Python、CUDA、cudnn各个包之间对于版本要求比较高，如果某个包版本不合适就没法运行，下面这篇blog省去了选择版本的麻烦，几行命令行代码全搞定，下面是blo...
tensorflow 在指定CPU/GPU上运行方法
haima1998的专栏
07-20 2万+
转自：http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/how_tos/using_gpu.html 使用 GPUs 支持的设备 在一套标准的系统上通常有多个计算设备. TensorFlow 支持 CPU 和 GPU 这两种设备. 我们用指定字符串 strings 来标识这些设备. 比如: "/cpu:0": 机器中
Tensorflow系列：如何安装Tensorflow CPU版（Tensorflow 2.1版本）？
热门推荐
zhanghai4155的专栏
02-11 4万+
趁着2020年的春节长假，简单学习了一下梦寐以求的python。学完python皮毛，怎么能不尝试下tensorflow，毕竟人家这么火。由于只是尝试，机器性能也一般，咱就不上GPU版本了，只想着装个纯CPU版本的体验体验。但是遇到的问题也不少，在此给大家分享一下，讲述下我的心路历程。 首先声明一下本人操作系统是win10家庭中文版（系统买本自带的，懒得换了），安装的是截止目前最新的Tensor...
tensorflow2.0实现GPU与CPU的切换
Dandelion_2的博客
08-12 1629
首先若不加任何配置情况下，是默认使用GPU的，在第一次调用GPU的代码之前加上下面一行就是用CPU计算了 os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "-1"
tensorflowcpu安装教程pip
最新发布
07-27
您可以按照以下步骤使用pip安装tensorflow-cpu： 1. 打开命令行终端。 2. 输入以下命令来安装TensorFlow 2.3.0版本，并切换到豆瓣源进行安装： ``` pip install tensorflow-cpu==2.3.0 -i https://pypi.douban.com/simple/ ``` 这将会从豆瓣源下载并安装TensorFlow 2.3.0版本。 如果您需要安装其他版本的TensorFlow，可以修改命令中的版本号。例如，如果您想安装TensorFlow 2.8版本，可以使用以下命令： ``` pip install tensorflow==2.8 -i https://pypi.douban.com/simple ``` 这将会从豆瓣源下载并安装TensorFlow 2.8版本。 安装完成后，您可以在JupyterLab中使用TensorFlow。在JupyterLab页面中，新建一个Python文件，并输入以下两行代码来引用TensorFlow并打印版本号： ```python import tensorflow as tf print(tf.__version__) ``` 运行这段代码后，您将会看到安装的TensorFlow版本号。 #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [tensorflow安装步骤（CPU版本，Anaconda环境下，Windows10）](https://blog.youkuaiyun.com/thy0000/article/details/122783136)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [TensorflowGPU/Tensorflow2CPU图形化安装教程，亲测100%成功](https://blog.youkuaiyun.com/weixin_44161490/article/details/123035028)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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