在之前的两篇文章
Python TensorFlow深度学习回归代码:DNNRegressor与
Python TensorFlow深度神经网络回归:keras.Sequential中,我们介绍了利用
Python中的
tensorflow
库,实现
机器学习与
深度学习的具体思路与代码实现;然而,当初并没有具体介绍
tensorflow
库的配置方法。因此,在这篇文章中,我们就介绍一下在
Anaconda环境中,配置
tensorflow
库的详细方法;此外,这里需要注意,在较新版本的
tensorflow
库(版本大于
1.5
,但对于
Windows用户而言,版本还不能高于
2.10
)中,已经同时支持
CPU、
GPU训练,不需要再区分是配置
CPU版本的库还是
GPU版本的库了。
部署CPU与GPU通用的tensorflow:Anaconda环境
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