Crea un archivo .yml para instalar Tensorflow y las dependencias
- Localiza el camino de Anaconda.
- Establezca el directorio de trabajo en Anaconda.
- Cree el archivo yml (para usuarios de MacOS, TensorFlow se instala aquí)
- Edite el archivo yml.
- Compile el archivo yml.
- Activa Anaconda.
- Instalar TensorFlow (solo para usuarios de Windows)
Índice de contenidos
¿Cómo instalo TensorFlow en Anaconda Windows?
TensorFlow
- Descargue e instale Anaconda o la Miniconda más pequeña.
- En Windows, abra el menú Inicio y abra un símbolo del sistema de Anaconda. En macOS o Linux, abra una ventana de terminal.
- Elija un nombre para su entorno de TensorFlow, como “tf”.
- Para instalar la versión actual de TensorFlow solo para CPU, recomendado para principiantes:
¿Puedo ejecutar TensorFlow en Windows?
TensorFlow compatible con GPU requiere que instales una serie de bibliotecas y controladores. Debe instalar el siguiente software para ejecutar la versión de GPU de TensorFlow: Controladores de GPU NVIDIA. Kit de herramientas de CUDA: CUDA 9.0.
¿Qué versión de Python usa TensorFlow?
TensorFlow es una biblioteca de Python para computación numérica rápida creada y lanzada por Google. Es una biblioteca básica que se puede usar para crear modelos de aprendizaje profundo directamente o mediante el uso de bibliotecas contenedoras que simplifican el proceso creado sobre TensorFlow.
¿Cómo ejecuto TensorFlow en un portátil Jupyter?
Después de eso, ejecute jupyter notebook desde su env de tensorflow. Haga clic en él y luego en los paquetes de importación del cuaderno.
- Instala Anaconda.
- Ejecute el símbolo del sistema de Anaconda.
- escribe “activar tensorflow” para Windows.
- pip instalar tensorflow.
- pip instalar el cuaderno jupyter.
- Cuaderno jupyter.
¿Python 3.7 es compatible con TensorFlow?
Intérprete de Python. Nota: En Windows, TensorFlow no es compatible con Python 2, pero ahora es compatible con la última versión de Python 3.7. Nota: Se recomienda no usar la instalación tradicional de Python, ya que administrar paquetes en ella puede ser muy complicado, por lo que se recomienda usar Anaconda.
¿Está TensorFlow en Anaconda?
TensorFlow en Anaconda. TensorFlow es una biblioteca de Python para cálculos numéricos de alto rendimiento que permite a los usuarios crear sofisticadas aplicaciones de aprendizaje profundo y aprendizaje automático. Cuando TensorFlow se instala usando conda, conda también instala todas las dependencias necesarias y compatibles para los paquetes.
¿Cómo utilizo PIP en Windows?
Abra una ventana del símbolo del sistema y navegue hasta la carpeta que contiene get-pip.py. Luego ejecute python get-pip.py. Esto instalará pip. Verifique una instalación exitosa abriendo una ventana del símbolo del sistema y navegando al directorio de secuencias de comandos de su instalación de Python (el valor predeterminado es C: Python27 Scripts).
¿Cuál es la versión más nueva de Python?
Debe descargar e instalar la última versión de Python. La última versión actual (a partir del invierno de 2019) es Python 3.7.2.
¿Cómo configuro TensorFlow?
Lea la guía de compatibilidad con GPU para configurar una tarjeta GPU habilitada para CUDA® en Ubuntu o Windows.
- Instale el entorno de desarrollo de Python en su sistema. Python 3 Python 2.7.
- Crea un entorno virtual (recomendado)
- Instale el paquete pip de TensorFlow.
¿Qué es Keras Python?
Keras es una API de redes neuronales de alto nivel, escrita en Python y capaz de ejecutarse sobre TensorFlow, CNTK o Theano. Fue desarrollado con un enfoque en permitir una experimentación rápida.
¿TensorFlow funciona con Python 2?
Tensorflow para Windows solo es compatible con Python 3.5 y Python 3.6 (desde 1.2). Si aún necesita soporte de Python 2.7 para otros proyectos, entonces puedo sugerir el uso de un administrador de entorno como anaconda o virtualenv para permitirle tener múltiples versiones de Python funcionando bien a la vez.
¿Qué es TensorFlow GPU?
TensorFlow admite la ejecución de cálculos en una variedad de tipos de dispositivos, incluidos CPU y GPU. Están representados con cadenas, por ejemplo: “/ cpu: 0”: La CPU de su máquina.
¿TensorFlow es de código abierto?
TensorFlow es una biblioteca de software de código abierto para el cálculo numérico mediante gráficos de flujo de datos. TensorFlow es multiplataforma. Se ejecuta en casi todo: GPU y CPU, incluidas las plataformas móviles e integradas, e incluso las unidades de procesamiento tensorial (TPU), que son hardware especializado para realizar cálculos tensoriales.
¿Qué es la programación Cuda?
CUDA es una plataforma de computación paralela y un modelo de interfaz de programación de aplicaciones (API) creado por Nvidia. Cuando fue introducido por primera vez por Nvidia, el nombre CUDA era un acrónimo de Compute Unified Device Architecture, pero posteriormente Nvidia abandonó el uso del acrónimo.
¿Cómo actualizo keras?
Actualizar Tensorflow y Keras
- Paso 1: actualiza Tensorflow usando pip. Nota: asegúrese de activar su entorno conda primero, por ejemplo, ‘activar keras’ pip install –ignore-installed –upgrade tensorflow.
- Paso 2: instala Git para Windows. https://git-scm.com/download/win.
- Paso 3: Instale Keras desde la fuente de Github: 3-a Clone keras github (en cmd)
¿Cómo instalo keras y TensorFlow en Windows?
Instalación de Keras-TensorFlow-GPU-Windows (Actualizado: 12 de abril de 2019)
- Paso 1: Instale la descarga del controlador NVIDIA.
- Paso 2: Instale Anaconda (versión Python 3.7) Descargar.
- Paso 3: actualiza Anaconda.
- Paso 4: Instale la descarga de CUDA Tookit 10.0.
- Paso 5: Descargar cuDNN Download.
- Paso 6: agregue cuDNN en Environment PATH.
¿Cómo cambio la versión de Python?
7 respuestas. Necesita actualizar sus alternativas de actualización, luego podrá configurar su versión predeterminada de Python. Una respuesta fácil sería agregar un alias para python3.6. Simplemente agregue esta línea en el archivo ~ / .bashrc: alias python3 = ”python3.6 ″, luego cierre su terminal y abra uno nuevo.
¿Cómo se crea un entorno Conda?
- Verifique que conda esté instalado y en su RUTA. Abra un cliente terminal.
- Compruebe que la conda esté actualizada.
- Crea un entorno virtual para tu proyecto.
- Activa tu entorno virtual.
- Instale paquetes de Python adicionales en un entorno virtual.
- Desactive su entorno virtual.
- Elimina un entorno virtual que ya no es necesario.
¿Cómo instalo paquetes en Anaconda?
Para instalar un paquete que no es conda:
- Activa el entorno donde quieres poner el programa:
- Para usar pip para instalar un programa como Ver, en la ventana de su terminal o en un indicador de Anaconda, ejecute:
- Para verificar que el paquete se instaló, en la ventana de su terminal o en un indicador de Anaconda, ejecute:
¿Cómo instalo Sklearn?
Si se importa correctamente (sin errores), entonces sklearn está instalado correctamente.
- Introducción. Scikit-learn es una gran biblioteca de minería de datos para Python.
- Paso 1: instala Python.
- Paso 2: instala NumPy.
- Paso 3: instale SciPy.
- Paso 4: instala Pip.
- Paso 5: instale scikit-learn.
- Paso 6: Pruebe la instalación.
¿Cómo sé si Python está instalado o no?
Para comprobar si está instalado, vaya a Aplicaciones> Utilidades y haga clic en Terminal. (También puede presionar la barra espaciadora de comandos, escribir terminal y luego presionar Enter). Si tiene Python 3.4 o posterior, está bien comenzar usando la versión instalada.
¿Debería aprender Python?
Python es fácil de aprender. Python tiene una sintaxis simple que lo hace adecuado para aprender a programar como primer idioma. La curva de aprendizaje es más fluida que la de otros lenguajes como Java, que rápidamente requiere aprender acerca de la programación orientada a objetos o C / C ++ que requiere comprender los punteros.
¿Por qué Python es el mejor?
Debido a la escritura en tiempo de ejecución, el tiempo de ejecución de Python debe funcionar más duro que el de Java. Por estas razones, Python es mucho más adecuado como lenguaje “pegamento”, mientras que Java se caracteriza mejor como un lenguaje de implementación de bajo nivel. De hecho, los dos juntos forman una excelente combinación.
¿Cómo puedo usar TensorFlow?
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Clip sugerido 74 segundos
TensorFlow en 5 minutos (tutorial) – YouTube
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¿Cómo se compila el código fuente en Windows?
Cree un archivo fuente de Visual C ++ y compílelo en la línea de comandos
- En la ventana del símbolo del sistema del desarrollador, ingrese md c: hello para crear un directorio, y luego ingrese cd c: hello para cambiar a ese directorio.
- Ingrese el bloc de notas hello.cpp en la ventana del símbolo del sistema.
- En el Bloc de notas, ingrese las siguientes líneas de código:
- ¡Guarda tu trabajo!
¿Cómo compilo código desde github?
A continuación, se muestran algunos pasos sencillos para compilar la aplicación.
- Descarga el código. Si no planea realizar ningún cambio, la forma más fácil de obtener el código es hacer clic en el botón zip de descarga en https://github.com/PKISharp/win-acme.
- Abra la solución.
- Obtenga los paquetes NuGet necesarios.
- Construya la solución.
Foto del artículo de “Flickr” https://www.flickr.com/photos/hinkelstone/14398051353
