目前主流深度学习框架有Tensorflow和pytorch，由于一些原因我只在windows10下安装了以上两个深度学习框架。Tensorflow在16年底就出了在windows下可安装的版本，而pytorch在2018年4月25号也出了可在windows下安装的版本。接下来我将给出最简单的方法来安装深度学习框架。
大家好，我是星期八，是一个每天都要在镜子前给自己梳仅剩三根头发的三年码农。上篇文章我们已经了解了Anaconda和直接安装Python区别、Anaconda和virtualenv区别、Anaconda和Miniconda区别，这篇文章我们来进行Anaconda的安装。
直接查看这条链接即可：win-配置tf-GPU 本人用的conda和tensorflow-GPU版本下载：提取码：98ot 环境：win10+anaconda 注：anaconda安装步骤略，以下步骤默认anaconda已安装。
在正式开始学习python基础知识前，我们还需要搭建能够运行python程序的环境。目前，能够运行python程序的方式有很多，大体上可以理解为三个部分的组合：
摘要: 利用Anaconda安装python环境，并安装TensorFlow 网上有很多之类的文章，但是还是会很难安装成功,根据网上的及自己的经验，其间跳坑无数，摔得遍体鳞伤，曾一度怀疑自己廉颇老矣。最终吐血总结出来这篇博文，希望对大家有帮助！ 先说下我的电脑是win7,64位系统，支持（tensorflow在windows下只支持python 3.5以上、amd64） 大致步骤 先安装Anaconda（利用Anaconda创建python35的环境） 安装CUDA,CUDNN（GPU运行要用到）
本文介绍win7和win10系统下通过Anaconda配置基于python语言的机器视觉编程环境（博主测试了两个系统下的安装基本相同），主要内容包括：
想象一下，你用 Linux 版本的 Tensorflow 建立了一个美妙的 RNN 模型，然后无缝切换到 Windows 用 Excel 直接编辑结果，画了一幅 fancy 的图给你的老板。在此期间，你的所有模型文件已经被自动同步到了 Onedrive/百度云/Dropbox 上了！整个过程丝毫没有使用虚拟机的“膈应”感！
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/red_stone1/article/details/86669362
对于从事计算机视觉中目标检测领域的人来说，数据集所有工作的开始，没有特定领域的数据集，后续工作基本没法展开。但是通用的VOC或者COCO数据集可能根本没法使用适用于特定领域，因此制作特定领域的数据集也成为了意见非常重要的事情。LabelImg就是当前非常合适数据标注工具，接下来我们来介绍LabelImg在win10下的安装流程。
有很多工具能够帮助开发者在 Linux 和 Mac 上构建深度学习环境（比如 Tensorflow，不幸的是，TensorFlow 无法在 Windows 上轻松安装），但是很少人关注如何在 Win10 设备上有效构建深度学习环境。大多数人关注的是如何让深度学习框架运行在 Win10 设备的 Ubuntu VM 上，这不是最优的解决方案。
大名鼎鼎的 Mask RCNN 一举夺得 ICCV2017 Best Paper，名声大造。Mask RCNN 是何恺明基于以往的 Faster RCNN 架构提出的新的卷积网络，实现高效地检测图中的物体，并同时生成一张高质量的每个个体的分割掩码，即有效地目标的同时完成了高质量的语义分割。
自己的电脑上已经装有anaconda，下载地址为：https://www.anaconda.com/download/，像numpy等包已经伴随anaconda安装到电脑上了，只需要再安装opencv就行。 使用pip install命令安装opencv，注意应该将D:\Anaconda3\Scripts（这是我电脑的安装目录）加入到环境变量，这样就可以使用pip命令。 一切就绪以后以管理员身份运行cmd或PowerShell。依次输入以下命令：
曾作为忠实的果粉，对于macOS的喜爱是无可替代的，并不是秀优越，毕竟ThinkPad X1等诸多电脑价格并不比MacBook Pro便宜，抛开硬件层面，苹果生态系统的用户体验确实是行业标杆，给人一种贵的有理由的印象，咬咬牙还是可以搞一台的（疫情原因消费降级也能理解）。但是，近两年“巨硬”Microsoft发力了，将用户体验终于摆放到了合适的位置，把软件和硬件的结合做了大量的优化，再回到Windows上作为日常使用的主力机器，突然发现MacBook Pro她不香了。本文简单地分享一下配置使用的经验，经供参考，愿为各位科研生活提供便利。
笔者通过官网、通过conda、通过豆瓣镜像源安装tensorflow在import时都会失败，报“ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块”的错误，最终成功的安装方式如下：
公众号之前的内容偏向原理方向比较多，后续内容当中涉及代码的内容会越来越多，因此，一个好的开发环境是很有必要的。
最近，遇到很多Python第三方库不支持Windows系统或则安装很繁琐要不就是要安装vc++环境，都比较麻烦，对于开发者而言，Mac真的是个不错的选择，Linux就更不用说了，一直听过Windows子系统，但是从来没有尝试过，之前都是用的虚拟机安装并使用，今天把我win10下安装、配置与使用ubuntu子系统的过程记录下来，希望对某些小伙伴有用，尽量避免踩坑。
官网下载Anaconda3：https://www.anaconda.com/distribution/
本人使用的是win10系统，anaconda版本为4.7.12，python版本为3.7.4
更新提醒：本文已过期，PyTorch1.5正式版已在2020年4月21发布，Windows下安装最新的PyTorch1.5请移步本人另一篇博客：Windows下安装PyTorch1.5。
平台： win10（版本1709） CPU：i5-7400 显卡：1060 6G 内容：8G
在本文的其他文章中有一个实现旧编码替换为新编码的小项目，因为窗口程序比较直观，所以需要改造相关代码以生成窗口程序。
（anaconda内置python在内的许多package，所以不用另外下载python） 可以点击下面的清华开源软件镜像站，在官网下载anaconda不如在这下的快 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/镜像站
“本文介绍windows10下python环境的搭建与使用入门，通过Anaconda+jupyter notebook实现python程序的完整执行。可直接跳到文末领取需要的资源。”
1.首先打开Pycharm,点击文件-设置-项目-project interpreter,查看python版本，我的显示是3.6.8，如下图：
上次说到要为大家来一期关于Anaconda和PyCharm的安装教程，这次为大家带来的是Anaconda的安装详解。关于Pycharm小编准备下次为大家演示，其实Anaconda蛮好用的，提供许多标准库，而Pycharm则没有。
大家好，我是星期八，是一个每天都要在镜子前给自己梳仅剩三根头发的三年码农。上篇文章我们已经完成了Anaconda的安装，这篇文章小编给大家介绍验证Anaconda是否安装成功的两种方式和Anaconda环境变量配置过程。这里仍然是以win10系统为例进行演示。
来自于我之前的博客：https://blog.csdn.net/iamoldpan/article/details/78562500
注：C:\Users\Jerry\xgboost\python-package(为本人电脑路径)
本文介绍在Linux Ubuntu操作系统的电脑中，安装Anaconda环境与Python语言的方法。
即可查询cpu版本tensorflow目录位置，需要注意的是此处path两侧均为双下划线。
一直用pycharm写代码 一直用anaconda管理python环境 但是今天我居然发现我不会更改pycharm当前的运行环境到我新建的anaconda environment中！
**不同的比对软件会输出不一样的比对格式；比对后分析用到的软件对输入格式的要求也不一样。比如序列比对我习惯使用MAFFT。MAFFT输出结果默认为fasta格式，clustal可选；如果后续需要使用MrBayes构建贝叶斯树，需要将其转化为NEXUS格式。这里推荐 **ALTER来完成比对格式转化的任务。如果分析的序列不是很多，可以选择网页版；如果序列条数比较多可以选择安装本地版 https://github.com/sing-group/ALTER；按照安装步骤执行即可，自己的安装过程没有遇到报错；
首先需要将anaconda的路径配置进环境变量中，我是用户变量和系统变量都配置了。我的anaconda安装在D:\Anaconda，于是环境变量加入：D:\Anaconda D:\Anaconda\Scripts D:\Anaconda\Library\bin这三个。
建议可以直接从官方文档学起，质量较高，现在也支持中文了，比以前友好很多 Python官方入门中文教程 Python运用较多的几个领域Web开发、科学计算、IT运维，我们使用Python来进行数据分析工作是属于科学计算这一类的，核心的包为Pandas
访问：https://www.anaconda.com/products/individual
專 欄 ❈ JacobYRJ，Python中文社区专栏作者 Python语言爱好者，目前在做Django项目。 Github博客：https://JacobYRJ.github.io ❈ 导言 对于大多数在win下做开发的道友来说，坑就像无底洞永远填不完，还一个接一个。最近我的电脑硬盘被win10的自动更新摧毁了，辛辛苦苦弄好的配置全没了，安装的资源包都没有备份，于是所有东西都要重新开始。然后我从anaconda下载到Django成功启动项目遇到好几个之前初学时没留意到的坑，也就是这些坑，为了尽可能完善我
.每一个表格数据是一个panda的dataframe，从而可以很方便的集成到ETL和数据分析工作流中
版权声明：署名，允许他人基于本文进行创作，且必须基于与原先许可协议相同的许可协议分发本文 （Creative Commons）
在之前的文章 Win10 通过 Anaconda 下载安装 PyTorch 中，用 Anaconda prompt 在 base 环境中安装了 PyTorch，并且能在 Jupyter notebook 中调用。但遇到了两个问题：
安装win10 安装microsoft visual studio 2015的运行环境（kb4020481），这是安装pytorch的必要条件 安装anaconda3 加入清华源 #由于官方源速度不错，这一步可以不做 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --set show_channel_urls yes 安装pytorch 安装依赖包 conda install numpy mkl cffi conda install pytorch-cpu torchvision-cpu #不能使用CUDA，用CPU做运算 conda install pytorch torchvision #使用CUDA，用GPU做运算 验证PyTorch 安装 在命令行运行python,输入以下代码： from future import print_function import torch x = torch.rand(5, 3) print(x)
最近一直在用mac下的虚拟机运行win10系统，由于在线人数过多，直播授课的时候使用vscode的时候内存暴涨，于是考虑切换回sublime3，毕竟编辑器要比ide要轻量的多，在此记录一下整个流程。
从 CNN，RNN 到 GAN 等，偏入门，但理论和实战部分都讲的还不错，承载着很多作者对深度学习整体性的思考。目前该书的中英文版包括源码见下面的链接：
error: Microsoft Visual C++ 14.0 or greater is required. Get it with “Microsoft C++ Build Tools”: https://visualstudio.microsoft.com/visual-cpp-build-tools/
1、操作系统：win10 2、显卡：NVIDIA GeForce GTX 1070Ti 3、cuda_9.0.176_win10 链接：https://pan.baidu.com/s/1f9MowahErE9u60LO1MOcPw 提取码：5k2c 4、cudnn-9.0-windows10-x64-v7.1 链接：https://pan.baidu.com/s/1MGec2JIhAYV9GG0T-4MBnw 提取码：l0ua 5、Anaconda3-4.3.0-Windows-x86_64 链接：https://pan.baidu.com/s/13PA5ZdWWibsQ8acr6SZjow 提取码：kae8 PyTorch官网上会根据你提供的相关版本告知你如何安装相应的pytorch。
导言：将安装Tensorflow遇到的问题及解决方法记录于此，一来以后可以随时查阅，二来供碰到类似问题的朋友参考。
此次我们使用win10系统安装pycharm的64位社区版，并且使用Anaconda3中自带的Python3进行其环境的配置，如果您没有Anaconda3甚至是没有Python3环境，可以参考Anaconda3安装教程及说明，此次教程我们使用的2020年2月份更新的社区版安装包，请移步至pycharm官网下载。
本文介绍了如何配置Windows系统以支持TensorFlow 1.4，包括安装Python 3.5或更高版本、CUDA 8.0或更高版本、cuDNN 7.6或更高版本，以及TensorFlow 1.4。安装完成后，可以测试是否成功安装并运行TensorFlow。
首先我们先从Anaconda官网（https://anaconda.org/）上下载对应自己系统版本的Anaconda。因为我的电脑是win10,64位的， 我下载的是：Anaconda3-5.1
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