using tensorflow backend

2023-04-21记录，来自我的博文RK3588在SSH上启动OpenCV报错：Can‘t initialize GTK backend in function ‘cvInitSystem‘ 环境：ubunt20.04、RK3588、OpenCV3.4.16 SSH终端：Win10 在SSH终端上，编译运行RK3588上的OpenCV3.4.16自带的 C++ 示例代码： topeet@iTOP-RK3588:~/Downloads/opencv-3.4.16/samples/cpp/example_cmake/build $

问题描述： 利用PyCharm中Matplotlib绘图时，出现AttributeError: module ‘backend_interagg’ has no attribute \\\'FigureCanvas’错误。 问题原因及解决方法： matplotlib版本过高，需要降低matplotlib版本。 注：现有matplotlib版本为3.6.0，将其降低为3.5.0 至此，问题得以解决！

无法启动服务器：扩展后端错误-rsp错误-社区服务器连接器无法启动-“启动器.start没有结果” 在使用VScode部署tomcat的时候，使用Community Server Connectord的时候遇到这个bug  JDK版本是11  虽然不知道是什么问题，但是只要把Community Server Connector更换成 0.25.7 的版本就能安装本地的

最近在服务器上配置环境遇到了xarray读取nc数据的相关问题，折腾了一下午终于解决了，记录下来，希望帮助后来人。具体报错如下 想要解决该问题只需要 两步： 【1】下载相关依赖包 ​​​​​​​ 可以发现已经明显提示了 缺少IO backends ，可到给出的网址中寻求解答。

1.在cmd命令行中输入pip install tensorflow，默认安装最新版 2.其他旧版本的安装，去pypi.org官网  可以点击release  history选择想要的版本进行安装 3.安装包安装，找到download files，选择与自己系统匹配的文件进行下载  下载完成后，在cmd命令行中输入 pip install 把下载好的安装包拖进

1、查看Tensorflow和python对应版本 1.1这里我是在TensorFlow官方网址产看的 1、打开官方网址 https://pypi.org/project/tensorflow/1.1.0rc2/#files但是这个网址好像打不开，点击会出现这样 问题不大 输入Tensorflow然后点击搜索，就会跳转到https://pypi.org/search/?q=tensorflow，点击第一个即可： 即可看

需要miniforge3，如以前环境较乱，最好是删除自己装过的miniforge3环境重装。 1.1. 删除已有环境 完成后，进入 .zshrc ，gg 将末端配置 miniforge3 的 PATH 配置删除。   1.2. 下载 Miniforge3_MacOS_ARM64 选择 Miniforge3-MacOSX-arm64 miniforge download 按提示装, 并确保.bash_profile文件配置了miniforge3的 –

这几天自己搭建环境后的总结。 主要顺序：创建环境-python3.6-tensorflow2.0.0-keras2.3.1-numpy1.19.5-scipy1.5.4-matplotlib3.3.4-scikit-learn，这是我下载的版本，版本匹配可以搜一下。 重点注意！！！版本一定要匹配！！！不然后面很多大坑，下载顺序也很重要！！！ 主要是因为运行代码时

知识要点 Keras 是一个用 Python 编写的高级神经网络 API 数据的开方:  np.sqrt(784)       # 28 代码运行调整到 CPU 或者 GPU: 模型显示: model.summary () 创建模型: 模型创建: model = Sequential () 添加卷积层: model.add (Dense(32, activation=\\\'relu\\\', input_dim=100))  # 第一层需要 input_dim 添加dropout: mod

目录 一、安装Anaconda3 1.1 通过Anaconda官网即可安装。 1.2 查看conda版本 二、创建TensorFlow环境 三、安装TensorFlow 3.1 安装GPU版本 3.2 安装CPU版本 四、测试安装结果 4.1 简单测试 4.2 测试代码 1.1 通过Anaconda官网即可安装。 1.2 查看conda版本 打开Anaconda Prompt，输入代码： 同样查看Pyth

1.anaconda以及Tensorflow的安装： https://blog.csdn.net/qq_33505204/article/details/81584257 2.Anaconda详细安装及使用教程： https://blog.csdn.net/ITLearnHall/article/details/81708148 3.windows平台下，TensorFlow的安装、卸载以及遇到的各种错误： https://blog.csdn.net/qq_27245699/article/details/81050035 CONDA环境安装： co

有关 Tensorflow/CUDA/cuDNN 安装，见博客：https://xu-hongduo.blog.csdn.net/article/details/129927665 上图中包含输入层、隐藏层、输出层； 其中输入层为 layer 0 ，输入到网络中的内容为 x ⃗ vec{x} x ； 其中隐藏层有三层， layer 1 ， layer 2 ， layer 3 ； 其中输出层为 layer 4 ，输出内容为 a ⃗ [

TensorFlow 是一个基于数据流图的深度学习框架 TensorFlow是一个基于数据流图的深度学习框架，它使用张量（Tensor）作为数据的基本单位，在GPU上进行张量运算可以极大地提高深度学习模型的训练和推理速度。而CUDA则提供了在GPU上执行高性能并行计算所需的API和运行时环境，能

tensorflow1和2的安装部署，演示2.14版本（最新是2.15版本） windows和linux用法一致，我是在win10和ubuntu2204下都手动测试过的 本文使用的conda的方式，2023年12月10日更新 如果中间有任何报错，参考最后一节的处理 链接：tensorflow官网 注意：如果因为网络问题出现错误或卡住，多次尝

1.tensorflow-gpu版和tensorflow-cpu版的区别 tensorflow-gpu版需要同时配置安装CUDA、cuDNN，而tensorflow-cpu版不需要配置，直接 pip/conda install tensorflow 即可安装tensorflow-cpu版本 2.为什么要创建虚拟环境 在安装gpu版本的库时通常会创建单独的虚拟环境，例如安装tensorflow-gpu，则需要利用 cond