TensorFlow 版本问题

命令行输入python python Python 2.7.12 (default, Dec 4 2017, 14:50:18) [GCC 5.4.0 20160609] on linux2 Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> 可以查看python版本. 然后输入 import tensorflo

tensorflow集成和实现了各种机器学习基础的算法,可以直接调用. 监督学习 1)决策树(Decision Tree) 决策树是一种树形结构,为人们提供决策依据,决策树可以用来回答yes和no问题,它通过树形结构将各种情况组合都表示出来,每个分支表示一次选择(选择yes还是no),直到所有选择都进行完毕,最终给出正确答案. 决策树(decision tree)是一个树结构(可以是二叉树或非二叉树).在实际构造决策树时,通常要进行剪枝,这时为了处理由于数据中的噪声和离群点导致的过分拟合问题.剪

SSD网络tensorflow版本源码深入分析 以VGG-16作为特征提取层实现SSD网络的代码,解读SSD网络代码实现的各个细节,从输入参数.默认框的位置匹配.宽高比率.放缩比率.各层默认框的生成.到损失函数计算.整个SSD网络框架代码实现都一一解读. 一:SSD网络相关参数代码解析 源代码中对SSD网络需要的6个层大小,默认框大小.最小与最大放缩比率.默认框不同宽高比.步长感受野.并交比等参数给出了相关默认值.代码如下: img_shape=(300, 300), num_classes=2

前言: TensorFlow 有cpu和 gpu两个版本:gpu版本需要英伟达CUDA 和 cuDNN 的支持,cpu版本不需要:本文主要安装gpu版本. 1.环境 gpu:确认你的显卡支持 CUDA,这里确认. vs2015运行时库:下载64位的,这里下载,下载后安装. python 3.6/3.5:下载64位的,这里下载,下载后安装. pip 9.0.1(确认pip版本 >= 8.1,用pip -V 查看当前 pip 版本,用python -m pip install -U pip升级pip

log:Loaded runtime CuDNN library: 7.1.4 but source was compiled with: 7.2.1. 我安装的事cuda 9.0  cudnn 7.1.4(nvidia官网会给给出对应的版本的)  安装cudnn是真的麻烦,因为注册账号的时候特别的恶心.参考了这个老哥的    https://blog.csdn.net/XCCCCZ/article/details/80385448 TensorFlow  版本1.8  1.12  都试过都出现

查看tensorflow版本,可以在终端输入查询命令如下: python import tensorflow as tf tf.__version__ 查询tensorflow安装路径为: tf.__path__ 查询结果为: 原文地址:https://www.cnblogs.com/Lynn0101/p/10244543.html

笔者采用python3.6.7+TensorFlow1.12.0+CUDA10.0+CUDNN7.3.1构建环境 PC端配置为GTX 1050+Intel i7 7700HQ 4核心8线程@2.8GHZ TensorFlow-gpu的安装经历实在是坎坷的很 首先显卡一定要支持 没想到的是GTX 1050TI,GTX 1070TI等主流显卡竟然都不支持 (还好我买的是GTX 1050) (并没有暗示需要一块TESLA) 点这里查看CUDA支持列表 其次需要对好版本号,不同的TensorFlow版本

进入到Python环境 import tensorflow as tf tf.__version__ # 查看版本 tf.__path__ # 查看安装路径 查看TensorFlow版本的另一种方法 sudo pip3 show tensorflow-gpu # GPU版 sudo pip3 show tensorflow # 非GPU版 查看TensorFlow版本的另一种方法 $ python Python 3.6.7 (default, Oct 22 2018, 11:32:17) [GC

源码安装tf的时候,会用到Bazel,版本不对应,后面会引起好多麻烦. echo "deb [arch=amd64] http://storage.googleapis.com/bazel-apt stable jdk1.8" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/bazel.list curl https://bazel.build/bazel-release.pub.gpg | sudo apt-key add - sudo apt-get upda