Win10配置人工智能学习平台Tensorflow的正确姿势-低调大师

Win10配置人工智能学习平台Tensorflow的正确姿势

2018-03-15 628

Tensorflow在Windows10的安装
Tensorflow，那么什么是Tensor？
为什么Tensorflow那么受欢迎？
CNTK分析。
Reference

Tensorflow在Windows10的安装

在Windows玩了很久的Tensorflow，但由于某些不可抗因素，硬是格式化了Windows。格式化完毕后立马装上Anaconda3，结果就在一个大坑里默默流眼泪——Tensorflow不支持最新的Python3.6。pip的效率是真的不算高，于是在下载都能失败好几次的情况下，我硬是被卡了半个多月。这篇教程算是给整个Tensorflow的Win平台填上最新的坑。（近乎所有的教程都是在Python3.6发布之前写的）

首先下载Anaconda3

注意，Tensorflow在Win环境下只支持Python3

同时，Anacon

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让Python跑得更快

点击关注异步图书，置顶公众号每天与你分享 IT好书技术干货职场知识 Tips参与文末话题讨论，即有机会获得异步图书一本。 Python很容易学。你之所以阅读本文可能是因为你的代码现在能够正确运行，而你希望它能跑得更快。你可以很轻松地修改代码，反复地实现你的想法，你对这一点很满意。但能够轻松实现和代码跑得够快之间的取舍却是一个世人皆知且令人惋惜的现象。而这个问题其实是可以解决的。有些人想要让顺序执行的过程跑得更快。有些人需要利用多核架构、集群，或者图形处理单元的优势来解决他们的问题。有些人需要可伸缩系统在保证可靠性的前提下酌情或根据资金多少处理更多或更少的工作。有些人意识到他们的编程技巧，通常是来自其他语言，可能不如别人的自然。我们会在本文中覆盖所有这些主题，给出明智的指导去了解瓶颈并提出效率更高、伸缩性更好的解决方案。我们也会在本文中包含那些来自前人的战场故事，让你可以避免重蹈覆辙。 Python很适合快速开发、生产环境部署，以及可伸缩系统。Python的生态系统里到处都是帮你解决伸缩性的人，让你有更多时间处理那些更有挑战性的工作。 Python 2.7 Python 2.7...

2018-03-16

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2018-03-16

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