TensorFlow开发环境搭建详解:Anaconda 3.5安装教程

本章节是《深度学习之TensorFlow:入门、原理与进阶实战》中的环境搭建指南,主要针对TensorFlow的开发环境设置进行详细讲解。由于TensorFlow在某些实例中依赖GPU运行效率,因此建议读者在学习前拥有一个配备GPU的设备。章节特别强调了在Windows 10系统下使用Python 3.5版本和Anaconda开发工具的安装步骤。
首先,作者指导读者通过百度搜索找到Anaconda官方网站(图2-1至图2-3),确保下载包含在Anaconda中的版本。在packagerepository页面(图2-4至图2-5),推荐下载与Python 3.5版本兼容的完整版本,注意TensorFlow不支持Python 3.5与3.6的混合使用。这里以Windows用户为例,下载Anaconda3 4.1.1,它默认包含了Python 3.5。
具体安装步骤如下:
1. **访问Anaconda官网** - 在首页点击下载链接(图2-2),然后选择适合Windows的版本。
2. **选择合适的包** - 在下载页面,滚动到底部并选择与Python 3.5匹配的包,如Anaconda3 4.1.1。
3. **下载和安装** - 下载对应版本的安装程序,根据指示进行安装。安装过程中,确保遵循官方指南,可能需要接受许可协议。
安装完成后,Anaconda会提供一个集成的开发环境,包括Jupyter Notebook、Python解释器和其他常用的数据科学库。对于没有经验的读者,这部分内容非常重要,因为后续章节的代码示例都将基于这个环境运行。即使读者使用的是Linux或Mac系统,或者选择其他开发工具,了解这些基本步骤有助于理解本书中提到的环境配置。
此外,书中还会介绍如何检查GPU的安装和驱动是否正确配置,这对于充分利用TensorFlow的GPU加速功能至关重要。通过本书提供的视频教学,读者可以在作者的引导下快速掌握环境搭建的全过程,确保顺利进行深度学习项目实践。
671 浏览量
223 浏览量
2019-05-08 上传
216 浏览量
3040 浏览量
223 浏览量
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情

代码医生
- 粉丝: 268
最新资源
- jTessBoxEditor 2.2.0发布:Java环境下Tesseract学习数据训练工具
- lz4-java-1.4.1中文英文对照文档及资源下载指南
- PushSharp库: 适用于.NET的iOS APNS消息推送解决方案
- NBATV得分阻止插件:安心观赛体验
- BIND 9 DNS解析器安全性修复及功能更新介绍
- aslm工具箱:面向对象的ASL数据分析开源解决方案
- Lua语言在游戏开发项目中的应用研究
- 自制九宫格抽奖动画,轻松实现中奖概率设置
- 自定义网页右键菜单的jQuery实现教程
- 狼主题新标签页壁纸 - 高清动物图片与多功能CRX插件
- C#集成MailChimp与Constant Contact API代码示例
- JavaWeb网上书城系统完整源码及数据库
- 探索iOS14与ML框架结合的ThyPorch应用外观
- 轻松使用NSNotificationCenter封装工具
- Qt5与CEF3整合开发环境搭建指南
- 易语言实现SQL2000数据库登陆注册功能