自学网站开发哪个网站好,苏州安岭网站建设公司,十大网络平台,优化网站价格由于各种原因#xff0c;清华镜像源已经彻底挂掉了#xff0c;但是目前网上的各种教程基本上都是采取设置清华镜像源来加快下载速度#xff0c;所以这给小白带来了很大的困扰#xff01;这里我将通过合理上网工具来直接下载源镜像。注意#xff1a;本次教程适用于Win10系统…由于各种原因清华镜像源已经彻底挂掉了但是目前网上的各种教程基本上都是采取设置清华镜像源来加快下载速度所以这给小白带来了很大的困扰这里我将通过合理上网工具来直接下载源镜像。注意本次教程适用于Win10系统下已经安装Anaconda并且安装了Python3.6版本及以上的用户。加速工具下载链接(提取码v4lg)使用方法将文件解压后整个文件夹复制粘贴到C盘根目录点击SSLSpeedy.exe运行程序账号pinghang密码ph123456 。根据实际网速调整接入节点。以下操作均在Anaconda Prompt下完成请先确认已经安装了Anaconda3 Pycharm。更新pip工具python -m pip install --upgrade pip检查环境conda info --envs输出结果# conda environments:#base * D:\Python\Anaconda3说明你已经安装了Anaconda未安装过Tensorflow的环境。创建环境conda create -n tensorflow python3.6输出结果Collecting package metadata: doneSolving environment: done## Package Plan ##environment location: D:\Python\Anaconda3\envs\tensorflowadded / updated specs:- python3.6The following NEW packages will be INSTALLED:certifi pkgs/main/win-64::certifi-2019.3.9-py36_0pip pkgs/main/win-64::pip-19.1.1-py36_0python pkgs/main/win-64::python-3.6.8-h9f7ef89_7setuptools pkgs/main/win-64::setuptools-41.0.1-py36_0sqlite pkgs/main/win-64::sqlite-3.28.0-he774522_0vc pkgs/main/win-64::vc-14.1-h0510ff6_4vs2015_runtime pkgs/main/win-64::vs2015_runtime-14.15.26706-h3a45250_4wheel pkgs/main/win-64::wheel-0.33.4-py36_0wincertstore pkgs/main/win-64::wincertstore-0.2-py36h7fe50ca_0Proceed ([y]/n)?输入y输出结果Preparing transaction: doneVerifying transaction: doneExecuting transaction: done## To activate this environment, use## $ conda activate tensorflow## To deactivate an active environment, use## $ conda deactivate激活Tensorflowactivate tensorflow输出结果(tensorflow) C:\Users\GShang前面的括号中出现 tensorflow 说明已经激活好安装Tensorflowpip install --upgrade tensorflow测试安装是否成功在Pycahrm中新建py文件内容为import tensorflow as tfhello tf.constant(Hello, TensorFlow!)sess tf.Session()print(sess.run(hello))输出D:\Python\Anaconda3\python.exe E:/python/tensor.py2019-06-11 08:41:49.174192: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:141] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2bHello, TensorFlow!Process finished with exit code 0说明已经安装成功关于报错的解释tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:141] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2资料参考:Advanced Vector Extensions ,AVX, also known as Sandy Bridge New Extensions)先进的矢量扩展(AVX也称为桑迪桥新的扩展)是从英特尔和英特尔在2008年3月提出的微处理器的X86指令集架构的扩展第一次由英特尔支持在第2011季度和以后的SoeBoE桥处理器装运。AMD与推土机处理器航运在Q32011。AVX提供了新的特性、新的指令和新的编码方案。AVX2将大多数整数命令扩展为256位并介绍了融合乘法累加(FMA)操作。AVX-512扩展AVX到512位支持使用一个新的EVEX前缀编码由英特尔提出的2013年7月第一次支持英特尔与骑士着陆处理器在2016装运。import os os.environ[TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL]1 # 这是默认的显示等级显示所有信息os.environ[TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL]2 # 只显示 warning 和 Erroros.environ[TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL]3 # 只显示 Error参考网友的评论解释这个意思其实是您下载的TensorFlow太low了根本没有通过兼容AVX来Compile。如果您下载源代码在该电脑上重新compile就可以支持AVX。其实你的电脑是支持AVX的只是编译好的TensorFlow不支持。解决办法在最顶行写入import osos.environ[TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL] 2
