用anaconda安装tensorflow。

本文详细记录了从零开始解决TensorFlow安装问题的过程,包括遵循大佬博客指导、解决CPU指令集兼容问题以及理解Python、PyCharm、Anaconda与TensorFlow的关系。适合初学者参考。

第一次自己解决安装方面的问题,我觉得应该花了一天半的时间吧~

1、https://www.cnblogs.com/lvsling/p/8672404.html 

非常感谢大佬的这篇博客,完全跟着走的。最后一步安装的时间稍微长一点,但一定要确认安装完成。

2、安装完之后出现了下面的错误

警告:Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2 FMA

https://blog.youkuaiyun.com/hq86937375/article/details/79696023

参考这篇博客解决,最终测试成功。

3、https://www.cnblogs.com/xzcfightingup/p/7157278.html

一个关于python  pycharm  anaconda  tensorflow关系的博客(讲的相对清楚)

 

 

 

 

 
 
 
先看效果: https://renmaiwang.cn/s/jkhfz Hue系列产品将具备高度的个性化定制能力,并且借助内置红、蓝、绿三原色LED的灯泡,能够混合生成1600万种不同色彩的灯光。 整个操作流程完全由安装于iPhone上的应用程序进行管理。 这一创新举措为智能照明控制领域带来了新的启示,国内相关领域的从业者也积极投身于相关研究。 鉴于Hue产品采用WiFi无线连接方式,而国内WiFi网络尚未全面覆盖,本研究选择应用更为普及的蓝牙技术,通过手机蓝牙与单片机进行数据交互,进而产生可调节占空比的PWM信号,以此来控制LED驱动电路,实现LED的调光功能以及DIY调色方案。 本文重点阐述了一种基于手机蓝牙通信的LED灯设计方案,该方案受到飞利浦Hue智能灯泡的启发,但考虑到国内WiFi网络的覆盖限制,故而选用更为通用的蓝牙技术。 以下为相关技术细节的详尽介绍:1. **智能照明控制系统**:智能照明控制系统允许用户借助手机应用程序实现远程控制照明设备,提供个性化的调光及色彩调整功能。 飞利浦Hue作为行业领先者,通过红、蓝、绿三原色LED的混合,能够呈现1600万种颜色,实现了全面的定制化体验。 2. **蓝牙通信技术**:蓝牙技术是一种低成本、短距离的无线传输方案,工作于2.4GHz ISM频段,具备即插即用和强抗干扰能力。 蓝牙协议栈由硬件层和软件层构成,提供通用访问Profile、服务发现应用Profile以及串口Profiles等丰富功能,确保不同设备间的良好互操作性。 3. **脉冲宽度调制调光**:脉冲宽度调制(PWM)是一种高效能的调光方式,通过调节脉冲宽度来控制LED的亮度。 当PWM频率超过200Hz时,人眼无法察觉明显的闪烁现象。 占空比指的...
### 回答1: 使用Anaconda安装TensorFlow很简单,首先,在Anaconda中创建一个新的环境,然后使用conda命令安装TensorFlow,最后,您可以使用Python来运行TensorFlow程序。 使用Anaconda安装TensorFlow很容易,首先,确保您有最新版本的Anaconda,然后在控制台/终端中键入:conda install -c anaconda tensorflow好的,以下是在Anaconda安装TensorFlow的步骤: 1. 打开Anaconda Navigator,点击Environments(环境)选项卡。 2. 在环境列表中,选择你想要安装TensorFlow的环境。 3. 在该环境中,点击右侧的“+”图标,打开“Add Packages”(添加包)窗口。 4. 在搜索栏中输入“tensorflow”,然后按下Enter键。 5. 在搜索结果中选择需要安装的版本,点击“Apply”按钮开始安装。 6. 等待安装完成后,可以在环境列表中看到已经安装TensorFlow。 另外,如果你想要在命令行中安装TensorFlow,可以使用以下命令: ``` conda install tensorflow ``` 希望这些步骤可以帮助你在Anaconda中成功安装TensorFlow。 ### 回答2: TensorFlow是由Google开源的深度学习框架,其强大的功能和广泛的应用使得越来越多的人开始学习和使用。而使用Anaconda安装TensorFlow则是一种相对简单,不易出错的安装方式。以下是使用Anaconda安装TensorFlow的详细步骤: 1.首先,需要下载安装Anaconda,可以从官网https://www.anaconda.com/products/individual 下载适合自己操作系统的版本并进行安装。 2.打开Anaconda Navigator,选择左侧的Environments,点击Create进入创建环境界面。 3.在Name一栏中输入环境名称,如“tensorflow”,并在右侧选择Python版本。然后点击Create按钮,等待环境创建完成。 4.在创建好的环境中,找到左侧的“Open Terminal”按钮,点击打开命令行界面。 5.在命令行中输入以下命令,安装tensorflow: pip install tensorflow 6.等待安装完成后,可以输入以下命令检验tensorflow是否安装成功: python -c "import tensorflow as tf;print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))" 7.如果出现结果表明安装成功,否则可能是安装过程中出现了问题,可以尝试重新安装或者查找错误原因。 总之,使用Anaconda安装TensorFlow相对来说比较简单,只需要几个简单的步骤即可完成安装。但是,在安装过程中可能会遇到一些问题,需要耐心查找错误原因并进行解决。同时,在安装TensorFlow后,还需要学习如何使用它进行深度学习开发,不断学习和实践才能有所收获。 ### 回答3: 使用Anaconda安装TensorFlow是非常简单的。以下是详细步骤: 1. 下载并安装Anaconda 首先,您需要下载并安装Anaconda。您可以从官方Anaconda网站下载免费版本。 2. 创建一个新的conda环境 打开Anaconda Navigator并创建一个新环境。选择环境并点击“Create”。 在弹出的对话框中,输入环境名称和Python版本。建议使用Python 3.6或以上版本。 3. 安装TensorFlow 回到“Home”界面,打开新创建的“conda”环境,点击“Open Terminal”以打开命令行接口。 在命令行中,输入以下命令来安装TensorFlow: ``` conda install tensorflow ``` 如果环境已激活,也可以使用以下命令: ``` pip install tensorflow ``` 等待安装完成即可。 4. 测试TensorFlow 要测试TensorFlow是否已成功安装,请在命令行中输入以下代码: ``` python import tensorflow as tf ``` 如果没有任何错误,则说明TensorFlow已经成功安装。 现在你可以开始使用TensorFlow开发神经网络了。推荐学习TensorFlow的网络课程和教程,例如Udemy上的《TensorFlow 2.0:完整的深度学习》课程。
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