TensorFlow 1.13.安装总结

最新推荐文章于 2025-04-16 21:48:22 发布
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分类专栏： Python大学作业汇总 文章标签： tensorflow 深度学习 神经网络
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本文详细介绍了TensorFlow 1.13.1的安装过程，包括TensorFlow的简介、CUDA和cuDNN的安装、TensorFlow在Linux、Windows和Mac OS上的安装方法，以及GPU版本的注意事项。安装步骤覆盖了从源码构建到使用pip安装，特别强调了CUDA和cuDNN版本的选择与验证，以及在不同操作系统上的安装细节。

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TensorFlow 安装总结

TensorFlow 简介：

TensorFlow 是 Google 公司人工智能团队谷歌大脑（Google Brain）研发和维护的开源深度学习框架，世界上由成千上万个开发者为该项目贡献代码，框架能够随着对深度学习的研究进展及时更新。TensorFlow 核心组件包括：最底层的设备层、内核应用、执行器、分发中心。主要是对张量进行运算，有适用于高阶神经网络的Estimators接口。而且 TensorFlow 可轻松移植到网页端和移动设备上。下面安装的是TensorFlow 1.13.1。

TensorFlow-GPU是TensorFlow的GPU版，能够使用支持NVIDIA CUDA 并行计算技术的显卡进行矢量运算，其训练模型的效率比CPU高几十到上百倍。

并行计算框架安装：

我们打开TensorFlow的官网可以明显的在导航栏找到 Install 页面的入口。

然而相信我，安装TensorFlow并没有官方页面上写的那么简单（特别是喜欢挑战难度安装GPU版本），输入几行代码，坐到旁边喝杯茶刷刷微博，过一会就安装完成了。

因为TensorFlow支持众多平台，首先我们要搞懂TensorFlow到底支持哪些操作系

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在 Windows 上安装 TensorFlow TensorFlow官方
10-20
《在 Windows 上安装 TensorFlow TensorFlow官方》是一篇讲述在 Windows 上安装 TensorFlow TensorFlow的官方教程。
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Cybenko
03-26 758
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tensorflow安装步骤
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若出现 tensorflow，即证明环境创建成功，后续步骤：“安装 tensorflow”便是在该环境下进行。点击右下角python 3.8，如果有多个编辑器，需要换成配置过tensorflow的编辑器。（如果自己的编辑器是3.9或其他，可以改成对应的版本）如果之前安装过并且安装失败的话先删除之前的安装内容。如果输出中出现2.13.0，则证明安装成功。创建 Tensorflow 安装环境。创建 Tensorflow 安装环境。验证安装环境是否创建成功。6、打开pycharm。这样的就改成 TF2。
tensorflow 1.13 cpu win10 安装 + object_detection 环境搭建 + paddle OCR
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tensorflow 1.14 cpu win10 安装 + object_detection 环境搭建 + paddle OCR
TensorFlow 1.13.1 安装
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04-14 2888
pip install https://download.tensorflow.google.cn/mac/cpu/tensorflow-1.13.1-py3-none-any.whl --upgrade
记录用Anaconda搭建Tensorflow1.13环境
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04-18 1664
上文才搭建好了Pytorch环境，这次获得了一篇论文源码，其中用到的是Tensorflow环境，为了复现论文结果，只好再搭建一个Tensorflow环境。首先论文中给出的环境信息是，Tensorflow 1.13 以及 Python 3。这个提示太少了，以至于一不小心就会踩坑。首先在Anaconda中创建了一个名为Tensorflow113_py36的新环境，从名字可以看出这个环境的Tensorflow版本以及python版本。
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01-16
总结，整个过程包括了Anaconda的安装、PyCharm配置、TensorFlow-GPU环境的创建以及相关依赖库的安装。通过这些步骤，你可以在Ubuntu系统上搭建一个完整的GPU支持的TensorFlow 1.13开发环境。记得在整个安装过程中，...
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资源摘要信息:"PassGAN是...总结来说，PassGAN为密码分析和生成提供了一个强大的工具，基于Python 3和TensorFlow 1.13实现的源代码，不仅可以利用预训练模型生成高质量密码，还可以通过训练自定义模型来进行深入研究。
python3.6+Tensorflow1.13.1安装笔记，使用环境windows10，编译器vscode
peipanbryant的博客
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python3.6+Tensorflow1.13.1安装笔记，使用环境windows10，编译器vscode选择下载Anconda，一个下载包管理工具下载与安装Anaconda功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 选择下
Tensorflow gpu 1.13 + CUDA10.0 + Python 3.7 + Ubuntu Linux 深度学习开发环境搭建和测试 【2019年3月更新】
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Git for tensorflow
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Git for tensorflow,主要用于谷歌开源框架物体识别的过程中
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tensorflow-1.13.0-rc2 源码压缩包， 方便国内网速不好的小伙伴~无需积分下载哦，免费免费免费
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前言 关于anaconda方式安装tensorflow(cpu版本)之前已经有博客写过了。这一次更新一下anaconda方式安装tensorflow（gpu版本），他们的区别在于TensorFlow-gpu版对安装的要求要高些，需要NVIDIA的驱动及CUDA工具支持。 1、关于CPU、GPU、CUDA、cuDNN的理解 关于这一块，我刚刚入门，就直接引入了别人写好的理解关于CPU、GPU、CUDA、cuDNN的理解 gpu与cpu GPU（图像处理器，Graphics Processing Unit）和
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