TensorFlow https://hub.docker.com/editions/community/docker-ce-desktop-mac 1. Install Docker for Mac 2. Run Docker for Mac 3. Pull a TensorFlow Docker image $ docker pull tensorflow/tensorflow:nightly-jupyter

Prerequisites You must satisfy the following requirements:  Any kind of OS (Windows, Linux or Mac)  Python version 3.5 or higher. Python Keras is python based neural network library so python always recommended to use a virtual environment while developing Python applications. Linux/Mac OS Linux or mac OS users, go to your project root directory and type the below command to create virtual the environment This step will configure python and pip executables in your shell path. Linux/Mac OS Now we have created a virtual environment named “kerasvenv”. Move to the folder and type the

fact, the general formulation of Y = XW + b, is the Multiply-Accumulate operation (MAC). Figure 2-9 describes the MAC operation for A = BC + D. B, C, and D are all matrices. The number of MACs in a model fixed-point SIMD instructions in Intel's SSE4 instruction set which can parallelize Multiply-Accumulate (MAC) operations. 7 Vanhoucke, Vincent, Andrew Senior, and Mark Z. Mao. "Improving the speed of neural

Pytorch 的开发环境搭建十分的简洁，它的依赖只有 Python 语 言 SDK， 只 要 有 了 Python 语 言 包 支 持， 无 论 是 在 windows 平台、ubuntu 平台还是 Mac 平台都靠一条命令 行就可以完成安装。首先是安装 Python 语言包支持，当前 Pytorch 支持的 Python 语言版本与系统对应列表如下： 表 -1（参考 Pytorch 官网与 Github） Python3�7 Python3.8 Linux CPU/GPU 支持 支持 支持 Windows CPU/GPU 支持 支持 支持 Linux (aarch64) CPU 支持 支持 支持 Mac (CPU) 支持 支持 支持 当前最新稳定版本是 Pytorch 1.9.0、长期支持版本是 Pytorch 1.8.2（LTS），此外Python语言支持版本3.6表示支持3.6.x版本，

���������Open Source Computer Vision Library, OpenCV���BSD����� ���C ++�Python�Java�����Windows�Linux�Mac OS�iOS�Android� OpenCV�������������������� ������C / C ++����� OpenCL ���������������� �� OpenCV

开发环境安装 在领略完深度学习框架所带来的便利后，现在来着手在本地计算机环境上安装 PyTorch 最新版。PyTorch 框架支持多种常见的操作系统，如 Windows 10、Ubuntu、Mac OS 等，支持运行在 NVIDIA 显卡上的 GPU 版本和仅使用 CPU 完成计算的 CPU 版本。这 里以最为常见的 Windows 10 系统，NVIDIA GPU 和 Python 语言环境为例，介绍如何安装