tensorflow使用tensorboard实现数据可视化
我们刚才创建的这些节点都围绕着你的图像：没有任何操作依赖于它们的结果。因此，为了生成汇总信息，我们需要运行所有这些节点。这样的手动工作是很乏味的，因此可以使用tf.summaries.merge_all\来将他们合并为一个操作。然后你可以执行合并命令，它会依据特点步骤将所有数据生成一个序列化的Summaryprotobuf对象。
tensorflow
tensorflow ubuntu
由于我的ubuntu是最新版的，里面自带的python是2.7.12。本文介绍pip安装tensorflow首先安装pipsudoapt-getinstallpython-pippython-dev利用pip安装tensorflowsudopipinstall–upgradehttps://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-1.1.0-cp27-none-linux_x86_64.whl、检验tensorflow是否安装成功通过下
[转] ubuntu解决tensorflow提示未编译SSE3/4.1/4.2
我的tensorflow在安装的时候采用的pipinstall指令，这种安装方式会存在这种问题。主要有两种解决方法，一种是修改警告信息的显示级别，使这种信息不再出现，另外一种就是自己重新编译安装tensorflow，在编译的时候使用这些指令集。上述命令会生成一个叫做build_pip_package的脚本，按照如下命令运行这个脚本，在/tmp/tensorflow_pkg文件夹中创建pip的安装包：bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/build_pip_packa
Ubuntu 使用 Android Studio 编译 TensorFlow android demo
但是我之前从来没有用过AndroidStudio，更没有任何安卓的开发经历。只能一点一点摸索着来，试了很久，今天终于成功使用AndroidStudio编译TensorFlow的androiddemo了。后来我又重新下载了Androiddemo的源码，从AS中再次导入项目时不选择update，就导入成功了。
ubuntu16.04 cuda cudnn tensorflow
lang=en-us2安装对ubuntu16可通过系统设置-软件和更新-附加驱动安装3执行完上述后，重启reboot安装完后再运行nvidia-smi来看看如果出现了你的GPU列表，则说明驱动安装成功了。
Ubuntu14.04LTS安装TensorFlow
转自：http://blog.csdn.net/vbskj/article/details/521077141.Pip如果已经安装过pip，可以跳过这里的安装步骤。$sudoapt-getinstallPython-pippython-devpython-setuptoolsbuild-essential$sudopipinstall--upgradepip$sudopipinstall--upg
Ubuntu16.04安装TensorFlow教程
执行：2.安装具有GPU功能的tensorflow
ubuntu16.04下安装TensorFlow(GPU加速)
软件：ubuntu16.04+cuda8.0+cudnnv5+tensorflow0.111.下载1.1系统镜像由于我尝试了ubuntu14.04，安装Nvidia驱动之后，会出现循环登录的问题，并始终无法找到有效的解决途径，所以只能选择ubuntu16.04了。我们选择的是–清除整个磁盘并且安装，如果你有Windows系统，还会提示安装Ubuntu16.04与Windows并存模式。
ubuntu 16.04下tensorflow的安装
安装说明因为是首次安装学习tensorflow，1.0之后的没有models，所以安装r0.9。
在Ubuntu上安装TensorFlow
pageId=10029592贡献者:片刻ApacheCNApache中文网本指南介绍如何在Ubuntu上安装TensorFlow。TensorFlow程序通常在GPU上比在cpu上运行得更快。总而言之，virtualenv为安装和运行TensorFlow提供了一个安全可靠的机制。本地点在您的系统上直接安装TensorFlow，而不需要经过任何容器系统。Docker将TensorFlow安装与机器上预先存在的包完全隔离。Docker容器包含TensorFlow及其所有依赖项。但是，在Anaconda内，我