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1、打开AnacondaPrompt

在Anaconda3下使用清华镜像源安装TensorFlow(CPU版)

2、搭建TensorFlow的环境:

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes
conda create -n tensorflow python=3.5

在Anaconda3下使用清华镜像源安装TensorFlow(CPU版)

3、在用户目录下找到文件 .condarc

在Anaconda3下使用清华镜像源安装TensorFlow(CPU版)

环境搭建完成:

在Anaconda3下使用清华镜像源安装TensorFlow(CPU版)

4、安装(CPU)版的TensorFlow:

// 启动TensorFlow:
activate tensorflow

在Anaconda3下使用清华镜像源安装TensorFlow(CPU版)

在Anaconda3下使用清华镜像源安装TensorFlow(CPU版)

5、测试TensorFlow是否安装完成

终端进入python:

输入:

import tensorflow as tf
hello = tf.constant("hello, tensorflow!")
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))

输出: b'hello, tensorflow!',即成功!!!

6、在Jupiter中使用TensorFlow

准备工作:

安装ipython,安装jupyter

conda install ipython
conda install jupyter

输入:

ipython kernelspec install-self --user

看到类似这个结果 Installed kernelspec python3 in C:\Users\XXX\Jupyter\kernels\python3即可以了!

打开AnacondaJupiter稍等一会

在Anaconda3下使用清华镜像源安装TensorFlow(CPU版)

复制网址,浏览器打开

在Anaconda3下使用清华镜像源安装TensorFlow(CPU版)

新建python3文件

输入:

import tensorflow as tf
tf.__version__

输出:

在Anaconda3下使用清华镜像源安装TensorFlow(CPU版)

即安装成功!

7、安装成功后,每次使用 TensorFlow 的时候都需要激活 conda 环境

//查看环境
conda info --envs
//激活环境
activate tensorflow
//关闭环境
deactivate tensorflow
标签:
Anaconda3安装TensorFlow,Anaconda3安装TensorFlow,CPU版

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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。