发布时间:2023-01-18 文章来源:深度系统下载 浏览:
Windows 10是美国微软公司研发的跨平台及设备应用的操作系统。是微软发布的最后一个独立Windows版本。Windows 10共有7个发行版本,分别面向不同用户和设备。截止至2018年3月7日,Windows 10正式版已更新至秋季创意者10.0.16299.309版本,预览版已更新至春季创意者10.0.17120版本
之前做tf(下文用tf指代Tensorflow)的相关开发都是基于Linux和Mac,最近发现tf已经对win有了支持,于是在自己的win本上进行了相关的配置尝试,遇到了一些小坑,也参考了网上一些前辈留下的技术资料,就用这篇文章记录一下。 tf的GPU版本比CPU版本要快出很多,所以我首选GPU版本。GPU版本需要电脑内置NVIDIA的独立显卡。我的电脑配置为8G内存、i5-7300hq的cpu和GTX-1050的GPU。操作系统为win10。 目前win平台仅支持python3.5,这要特别注意!我之前安装的最新的python3.6版本,在执行pip命令安装tf的时候会报错! 1、安装anaconda。这个可以去官网下载:https://www.continuum.io/downloads/ 下载完毕后一步步点击安装即可。我安装在了D盘,安装完后把:D:\Users\你的用户名\Anaconda3\Scripts路径添加到环境变量里。方便cmd下使用conda。 2、由于上文提及我安装了python3.6,所以在cmd下利用anaconda运行下面命令创造一个python3.5的环境: conda create --name tensorflow python=3.5 activate tensorflow conda install jupyter conda install scipy pip install tensorflow-gpu 3、安装NVIDIA显卡的两个驱动: CUDA安装:https://developer.nvidia.com/cuda-downloads 下载完是一个exe文件,一步步点击下一步完成安装! CuDNN安装:https://developer.nvidia.com/cudnn 需要注册才能下载,我解压到了C盘:C:\cuda(把它添加到系统环境变量)。这里有个坑!添加环境变量的时候一定不要忘记添加C:\cuda\bin,因为这里面有cudnn64_5.dll这个文件。你要是不添加,会报错! 4、然后运行pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow-gpu 5、配置Pycharm你的项目的Project Interpreter,选择上文中建的那个名为tensorflow的python3.5环境。 6、输入下面代码: import tensorflow as tf hello = tf.constant("Hello!TensorFlow") sess = tf.Session() print(sess.run(hello)) 运行: 出现上面结果,证明配置成功!
新技术融合:在易用性、安全性等方面进行了深入的改进与优化。针对云服务、智能移动设备、自然人机交互等新技术进行融合。Windows 10所新增的Windows Hello功能将带来一系列对于生物识别技术的支持。除了常见的指纹扫描之外,系统还能通过面部或虹膜扫描来让你进行登入。当然,你需要使用新的3D红外摄像头来获取到这些新功能。 |