在Win10 Anaconda中安装Tensorflow
笔者正在学习TensorFlow，在比较了官方的几种安装方式后，选择了Anaconda。因为Anaconda是一种集成环境，拥有各种Python库，非常方便；它也支持Windows、Mac和Linux系统，我就把它当成了一个跨平台的IDE使用了。
由于官网中，没有直接说明在Anaconda中安装Windows版的TensorFlow的做法，因此有需要的朋友可以参考一下。
1、安装Anaconda
Anaconda官网并没有被墙，但是下载速度很慢。
这里推荐一个清华的镜像：
选择相应的版本，笔者选用的使用64位版本。需要注意的是，目前Windows版本的TensorFlow只支持Python3.5以上，在这些镜像里已经默认是Python3.5了。
下载完以后，安装。
安装完以后，打开Anaconda Prompt，输入清华的仓库镜像，更新包更快：
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes
推荐第一行命令输入两次，以便把这个镜像地址放在首位。
2、安装TensorFlow
继续打开Anaconda Prompt，输入：
conda create -n tensorflow python=3.5
安装完以后，输入：
activate tensorflow
激活后，我选择安装的是CPU版本，输入：
pip install --ignore-installed --upgrade
在整个过程中，我在家测试，全程无阻，没有遇到墙的情况；在公司反而安装很慢，掉线频繁，大家可以多尝试吧。
剩下的测试部分，大家就可以参考官网了。
没有更多推荐了，您的位置：
地区(语言):&美国(英语) 发行日期:&2009年
收藏人数: 1859
对白语言:&文字语言:&
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中文名:&CNN互动英语(互动光碟版) 2009年10月号资源格式:&光盘镜像地区:&对白语言:&文字语言:&简介:&
[资源名称]：CNN互动英语(互动光碟版) 10月号/2009 第109期[资源性质]：语言学习[官方网址]：http://www.liveabc.com/site/Online_Store/info_cnn.asp[档案大小]：630 M[档案格式]：ISO光碟映射档[下载方式]：eD2K[资源简介]：
◎ 适用程度：新闻英语进阶学习
◎ 适合对象：準备出国或生活中需要大量使用英语沟通者 ◎ CNN官方授权，LiveABC倾力制作 ◎ 最多大专院校老师推荐的英语听力训练素材 ◎ 学好英语迈向国际化，最道地的英语教材 ◎ 听力训练教室-一步一步让您听懂CNN新闻英语 ◎ 由专业中外编辑群加入背景分析，编写学习重点 全球暸望
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留点口水(可选)：Caffe之win10版安装小结--细数自己遇到的各种坑
最近翻开了《深度学习-21天实战Caffe》作为自己Caffe的入门，看到后面章节通过python draw_net.py 可以绘出各种深度学习模型的层次图，为了巩固自己前面的学习知识，并加深印象，所以也来尝试绘制。 但天不随人愿，发现自己pycaffe以及matlab等第三方接口库都未编译，所以此次来尝试编译。
本人机器ThinkPad E430c，已属于5年前配置了，装个VMWare的Redhat Linux实在感觉像老牛拉车，故不得已只能现在win10上尝试编译Caffe。
编译顺序：libcafffe-&caffe-&pycaffe-&matcaffe，为何要采用这种顺序？因为各工程间存在依赖关系，当然pycaffe和matcaffe是并列关系，它俩都依赖前面的编译生成结果。
由于本人机器python版本混乱，现对安装情况作简单梳理：C盘根目录下面安装了两个python版本 ；D盘先安装了Anaconda3，Anaconda2（因始终import caffe报模块找不到动态链接库，但pycaffe.pyd早已经存在，DLL加载失败 故安装Anaconda2）。
C盘根目录下面两个python版本都是较纯净的python，里面没有装numpy等一系列第三方包。
D盘根目录下面两个Anaconda。因为之前一直用python3，导致一直用着Anaconda3，但直到最后始终找不到pycaffe.pyd，实在没法所以又装了Anaconda2，并且补装了所有第三方压缩包。
Step 0：下载相关软件，修改配置文件：
下载 CUDA Toolkit 7.5 （）。如果你电脑没有NVIDIA的独立显卡，那么只能选择用CPU进行编译，就不需要安装CUDA，去配置文件 .\windows\CommonSettings.props 设置&CpuOnlyBuild&false&/CpuOnlyBuild& ，同时设置 &UseCuDNN&false&/UseCuDNN&。
下载 cuDNN v4 或者 cuDNN v5 （）。 解压下载的文件到 %CUDA_PATH% (这个路径是CUDA安装时默认设置的一个环境变量路径，通过【系统】-》【高级设置】-》【环境变量】就可以找到)。当然如果你没下载CUDA，也可以直接设置&UseCuDNN&false&/UseCuDNN&
cuda_7.5.18_win10.exe安装用的系统默认路径：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit
cudnn-7.5-windows10-x64-v5.0-ga.zip 解压到了C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v7.5 的目录下
修改配置CommonSettings.props文件
&?xml version="1.0" encoding="utf-8"?&
&Project ToolsVersion="4.0" xmlns="http://schemas.microsoft.com/developer/msbuild/2003"&
&ImportGroup Label="PropertySheets" /&
&PropertyGroup Label="UserMacros"&
&BuildDir&$(SolutionDir)..\Build&/BuildDir&
&!--NOTE: CpuOnlyBuild and UseCuDNN flags can't be set at the same time.--&
&CpuOnlyBuild&&/CpuOnlyBuild&
&UseCuDNN&&/UseCuDNN&
&CudaVersion&7.5&/CudaVersion&
&!-- NOTE: If Python support is enabled, PythonDir (below) needs to be
set to the root of your Python installation. If your Python installation
does not contain debug libraries, debug build will not work. --&
&PythonSupport&&/PythonSupport&
&!-- NOTE: If Matlab support is enabled, MatlabDir (below) needs to be
set to the root of your Matlab installation. --&
&MatlabSupport&&/MatlabSupport&
&CudaDependencies&&/CudaDependencies&
&!-- Set CUDA architecture suitable for your GPU.
Setting proper architecture is important to mimize your run and compile time. --&
&CudaArchitecture&&/CudaArchitecture&
&!-- CuDNN 3 and 4 are supported --&
&CuDnnPath&&/CuDnnPath&
&ScriptsDir&$(SolutionDir)\scripts&/ScriptsDir&
&/PropertyGroup&
&PropertyGroup Condition="'$(CpuOnlyBuild)'=='false'"&
&CudaDependencies&cublas.cuda.curand.cudart.lib&/CudaDependencies&
&/PropertyGroup&
&PropertyGroup Condition="'$(UseCuDNN)'=='true'"&
&CudaDependencies&cudnn.$(CudaDependencies)&/CudaDependencies&
&/PropertyGroup&
&PropertyGroup Condition="'$(UseCuDNN)'=='true' And $(CuDnnPath)!=''"&
&LibraryPath&$(CuDnnPath)\cuda\lib\x64;$(LibraryPath)&/LibraryPath&
&IncludePath&$(CuDnnPath)\cuda\$(IncludePath)&/IncludePath&
&/PropertyGroup&
&PropertyGroup&
&OutDir&$(BuildDir)\$(Platform)\$(Configuration)\&/OutDir&
&IntDir&$(BuildDir)\Int\$(ProjectName)\$(Platform)\$(Configuration)\&/IntDir&
&/PropertyGroup&
&PropertyGroup&
&LibraryPath&$(OutDir);$(CUDA_PATH)\lib\$(Platform);$(LibraryPath)&/LibraryPath&
&IncludePath&$(SolutionDir)..\$(SolutionDir)..\include\caffe\$(CUDA_PATH)\$(IncludePath)&/IncludePath&
&/PropertyGroup&
&PropertyGroup Condition="'$(PythonSupport)'=='true'"&
&PythonDir&&/PythonDir&
&LibraryPath&$(PythonDir)\$(LibraryPath)&/LibraryPath&
&IncludePath&$(PythonDir)\$(IncludePath)&/IncludePath&
&/PropertyGroup&
&PropertyGroup Condition="'$(MatlabSupport)'=='true'"&
&MatlabDir&&/MatlabDir&
&LibraryPath&$(MatlabDir)\extern\lib\win64\$(LibraryPath)&/LibraryPath&
&IncludePath&$(MatlabDir)\extern\$(IncludePath)&/IncludePath&
&/PropertyGroup&
&ItemDefinitionGroup Condition="'$(CpuOnlyBuild)'=='true'"&
&ClCompile&
&PreprocessorDefinitions&CPU_ONLY;%(PreprocessorDefinitions)&/PreprocessorDefinitions&
&/ClCompile&
&/ItemDefinitionGroup&
&ItemDefinitionGroup Condition="'$(UseCuDNN)'=='true'"&
&ClCompile&
&PreprocessorDefinitions&USE_CUDNN;%(PreprocessorDefinitions)&/PreprocessorDefinitions&
&/ClCompile&
&CudaCompile&
&Defines&USE_CUDNN&/Defines&
&/CudaCompile&
&/ItemDefinitionGroup&
&ItemDefinitionGroup Condition="'$(PythonSupport)'=='true'"&
&ClCompile&
&PreprocessorDefinitions&WITH_PYTHON_LAYER;BOOST_PYTHON_STATIC_LIB;%(PreprocessorDefinitions)&/PreprocessorDefinitions&
&/ClCompile&
&/ItemDefinitionGroup&
&ItemDefinitionGroup Condition="'$(MatlabSupport)'=='true'"&
&ClCompile&
&PreprocessorDefinitions&MATLAB_MEX_FILE;%(PreprocessorDefinitions)&/PreprocessorDefinitions&
&/ClCompile&
&/ItemDefinitionGroup&
&ItemDefinitionGroup&
&ClCompile&
&MinimalRebuild&false&/MinimalRebuild&
&MultiProcessorCompilation&true&/MultiProcessorCompilation&
&PreprocessorDefinitions&_SCL_SECURE_NO_WARNINGS;USE_OPENCV;USE_LEVELDB;USE_LMDB;%(PreprocessorDefinitions)&/PreprocessorDefinitions&
&TreatWarningAsError&true&/TreatWarningAsError&
&/ClCompile&
&/ItemDefinitionGroup&
&ItemDefinitionGroup Condition="'$(Configuration)|$(Platform)'=='Release|x64'"&
&ClCompile&
&Optimization&Full&/Optimization&
&PreprocessorDefinitions&NDEBUG;%(PreprocessorDefinitions)&/PreprocessorDefinitions&
&RuntimeLibrary&MultiThreadedDLL&/RuntimeLibrary&
&FunctionLevelLinking&true&/FunctionLevelLinking&
&/ClCompile&
&EnableCOMDATFolding&true&/EnableCOMDATFolding&
&GenerateDebugInformation&true&/GenerateDebugInformation&
&LinkTimeCodeGeneration&UseLinkTimeCodeGeneration&/LinkTimeCodeGeneration&
&OptimizeReferences&true&/OptimizeReferences&
&/ItemDefinitionGroup&
&ItemDefinitionGroup Condition="'$(Configuration)|$(Platform)'=='Debug|x64'"&
&ClCompile&
&Optimization&Disabled&/Optimization&
&PreprocessorDefinitions&_DEBUG;%(PreprocessorDefinitions)&/PreprocessorDefinitions&
&RuntimeLibrary&MultiThreadedDebugDLL&/RuntimeLibrary&
&/ClCompile&
&GenerateDebugInformation&true&/GenerateDebugInformation&
&/ItemDefinitionGroup&
&/Project&
Step1：编译libcafffe-&caffe-&pycaffe-&matcaffe
libcaffe的编译及安装使用请参考前一篇： 总体还算顺利。貌似加不加这个C:\Python27\include问题都不大，都可以编译通过。
caffe包的编译：
之前这里只加了C:\Python27\libs, 没有把Anaconda3下面pkgs里面python2.7下面的libs加进来，导致一直莫名的link错，为此困扰了好久。最终还是通过报的链接错LNK2001，分析出还是缺少静态依赖库，但这时又不打算重装python2.7，所以就找了Anaconda3下面pkgs里面python2.7下面的libs把它加到了链接器的附加库目录里面。这里也多亏了文章末尾的一点提示。没明白我的C:\Python27\libs下面为何会库不全了。
出错信息如下：
1&caffe.obj : error LNK2001: 无法解析的外部符号 __imp_PyErr_Print
1&layer_factory.obj : error LNK2001: 无法解析的外部符号 __imp_PyErr_Print
1&libboost_python-vc120-mt-1_59.lib(function_doc_signature.obj) : error LNK2001: 无法解析的外部符号 __imp__Py_NoneStruct
1&libboost_python-vc120-mt-1_59.lib(dict.obj) : error LNK2001: 无法解析的外部符号 __imp__Py_NoneStruct
1&libboost_python-vc120-mt-1_59.lib(module.obj) : error LNK2001: 无法解析的外部符号 __imp__Py_NoneStruct
1&libboost_python-vc120-mt-1_59.lib(function.obj) : error LNK2001: 无法解析的外部符号
问题解决后终于编译通过了。
pycaffe的编译：吃过前面的亏，这里就学乖了，把可能的路径都加上了。
matcaffe的编译：
到这里，各类caffe所支持的接口都已经编译成功了。
Step2：使用caffe，并draw_net
1）解决import caffe
初始使用draw.net发现import caffe报错，信息如下：
在未装Anaconda2之前：
import caffe 报找不到_caffe模块，原来还要把build生成的D:\VS2012\Projects\caffe-windows\Build\x64\Release\pycaffe\caffe模块copy到D:\VS2012\Projects\caffe-windows\python\目录下。这之后，又报
File "D:\VS2012\Projects\caffe-windows\python\caffe\pycaffe.py", line 13, in
from ._caffe import Net, SGDSolver, NesterovSolver, AdaGradSolver,
ImportError: DLL load failed:
这个问题又折腾很久，始终想尝试不安装Anaconda2绕过，但最终没有其他途径来解决，只能安装Anaconda2，同时还copy了一份caffe放到了D:\Anaconda2\Lib\site-packages\ 下面。
本以为大功告成，import caffe还出现ImportError: No module named google.protobuf. 知道是没安装protobuf，但是用pip install protobuf总是提示已经安装了protobuf，原来前些日子，安装tensorflow windows版的时候把protobuf已经预装到Anaconda3目录下的lib\sitepackages下面了，但是现在用python2.7却引用不到这个包（每次pip install总告知已安装protobuf），想在Anaconda2下的python2.7下面安装并使用该包，应在D:\Anaconda2\Scripts 下面执行pip install protobuf。这样就会调用该目录下的pip脚本来安装protobuf到python2.7下面了。在D:\Anaconda2\Lib\site-packages下面查看了，终于有google\protobuf了。
至此终于可以import caffe成功了。
2）draw_net
终于可以打算用draw_net.py画图了，发现还缺pydot，于是又装了pydot。但是调用draw_net.py画图时发现报：“Exception: "dot.exe" not found in path.”
参考 中所述：
先去这个网址将graphviz-2.38.msi下下来，进行安装，可以发现它的bin目录下有这个我们需要的dot.exe,将这个bin目录添加到系统的环境变量中去即可，再pip install pygraphviz即可。
这里我把graphviz-2.38.msi的安装路径D:\Program Files (x86)\Graphviz2.38\bin添加到了系统目录，但是在pip install pygraphviz的时候有报错（不管了）。使用draw_net.py的时候还是报Exception: "dot.exe" not found in path.”看来必须重启电脑，才能使环境变量生效。重启后果然一切都搞定了。
D:\VS2012\Projects\caffe-windows\python&python draw_net.py D:\VS2012\Projects\caffe-windows\models\bvlc_reference_caffenet\train_val.prototxt caffenet.png
Drawing net to caffenet.png
D:\VS2012\Projects\caffe-windows\python&python draw_net.py D:\VS2012\Projects\caffe-windows\models\bvlc_alexnet\train_val.prototxt alexnet.png
Drawing net to alexnet.png
D:\VS2012\Projects\caffe-windows\python&python draw_net.py D:\VS2012\Projects\caffe-windows\models\bvlc_googlenet\train_val.prototxt googlenet.png
Drawing net to googlenet.png
D:\VS2012\Projects\caffe-windows\python&python draw_net.py D:\VS2012\Projects\caffe-windows\models\bvlc_reference_rcnn_ilsvrc13\deploy.prototxt rcnn.png
Drawing net to rcnn.png
D:\VS2012\Projects\caffe-windows\python&python draw_net.py D:\VS2012\Projects\caffe-windows\examples\mnist\lenet_train_test.prototxt lenet5.png
Drawing net to lenet5.png
D:\VS2012\Projects\caffe-windows\python&python draw_net.py D:\VS2012\Projects\caffe-windows\examples\mnist\mnist_autoencoder.prototxt mnist_ae.png
Drawing net to mnist_ae.png
D:\VS2012\Projects\caffe-windows\python&python draw_net.py D:\VS2012\Projects\caffe-windows\examples\cifar10\cifar10_full_sigmoid_train_test_bn.prototxt cifar10_full_sigmoid_bn.png
Drawing net to cifar10_full_sigmoid_bn.png
总结：开源软件caffe的windows安装需要有耐心，解决一个又一个坑，在对软件不熟悉的前提下，解决问题的过程也是慢慢了解这个新软件的学习过程，在时间允许的条件下可以慢慢尝试分析各种可能原因。
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kali linux+ win8
双系统安装，纯硬盘安装，不需要u盘、光盘！
新手，，，刚学kali&&，由于我没有u盘，没有光盘，所以只能硬盘安装，研究了好几天，希望能帮到那些手头没有u盘、光盘的伙伴们！
此方法和ubuntu、的硬盘安装有所区别。
环境：win8.1安装 双系统，win7也同样可以。
1.解压kali-linux-1.0.9a-amd64.iso到某个盘根目录。（只需解压后的文件，不再需要iso）
2.windows下压缩一部分未使用磁盘空间，到后面给kali linux使用。
3.安装easybcd ，打开---添加条目---NeoGrub---安装-----配置
在弹出的配置窗口粘贴下面代码
title Install kali　　
root (hd0,X)
kernel (hd0,X)/live/vmlinuz boot=live noconfig=sudo username=root hostname=kali　
initrd (hd0,X)/live/initrd.img
boot复制代码其中“X”替换为你的iso解压目录，例如我解压到了D盘，且D盘为第一个扩展分区，应该为（hd0,4）E盘就是5,F盘是6,G盘是7，如果搞不懂就一个一个试 。X一般情况是0～10的是数字，当然除了你分了几十个分区，，，。想了解（hd0,X）格式，可以百度一下，这里就不再多说了。
然后保存。
会出多出一个启动菜单，选择---确定---进入kali linux的live模式。
点击左上角的application---System tools---install kali linux
开始安装kali linux ，安装正常安装即可。
注意：在实际安装中如果把BOOT单独分区后，一定要为主分区，然后将GRUB安装到boot分区，否则可能导致最后不能启动kali linux，
此次我是只分了一个根分区（也必须是主分区否则grub安装不上，使用easybcd也会失败）和一个swap分区，grub安装到了根分区。（grub2现在好像只能安装到主分区才行）
还有要注意的是grub最好不要安装到/dev/sda上，也就是windows mbr上，否则就是linux 引导 windows，会导致windows不能启动，linux下sudo grub-update即可解决。
如果grub安装到boot或者根分区，则不影响windows
最后可以使用easybcd添加启动项，引导kali
进入windows打开easybcd ---添加条目--- linux/BSD----选择grub2-----菜单名字----选择linux根分区/或者BOOT分区（如果有的话）---ADD---
此时重启电脑应该有三个启动菜单，
最后一个即为kali linux启动菜单，第二个没用的话删除即可。。
安装成功。
由于时间仓促正常安装过程省略，可参考别的教程，遇到什么问题，再问我！第一次发 ，大婶无喷！
25人 等
过：
他们
live模式怎么没有system tools？
系统工具里有安装到硬盘 不过我在真机上试了很久，安装过程中会提示 插入cd那类的提示，你是怎么安装的额 ...
主分区不能大于4个，所以你进行不了下一步，按默认的安装就行，
谢谢楼主了
不错，对我有帮助，谢谢了，楼主
不错，对我有帮助，谢谢了，楼主
帮到就好，多谢支持
live版本没有虚拟机那一套安装过程 直接开始运行了呢~~
live版本没有虚拟机那一套安装过程 直接开始运行了呢~~
是，但是不能保存配置，我是进live然后安装到硬盘上了
是，但是不能保存配置，我是进live然后安装到硬盘上了
系统工具里有安装到硬盘 不过我在真机上试了很久，安装过程中会提示 插入cd那类的提示，你是怎么安装的额，我不得已 最后用U盘写了一个启动安装，然后U盘启动安装成功的，不过期间分区还不能乱分，不然总是进行不了下一步，最后只能用默认选项分区，LZ是怎么安装成功的
是，但是不能保存配置，我是进live然后安装到硬盘上了
不知道为啥用Ubuntu那种 双系统安装方法为啥不行，kernel非得是 /live目录下的vmlinuz 不能是另一个文件夹下的vmlinuz
不知道为啥用Ubuntu那种 双系统安装方法为啥不行，kernel非得是 /live目录下的vmlinuz 不能是另一个文件 ...
用ubuntu那种方法不行，需要用live启动，启动后，install安装，
站长推荐 /1
国内漏洞库最大的漏洞管理系统
免责声明：Kali linux中文网所发布的一切教程文章仅限用于学习和研究目的；不得将上述内容用于商业或者非法用途，否则，一切后果请用户自负。本站信息来自网络，版权争议与本站无关。您必须在下载后的24个小时之内，从您的电脑中彻底删除上述内容。
Powered bywin7/win10下安装Microsoft Loopback Adapter
在开始——&运行——&输入hdwwiz，打开添加硬件的菜单操作
点击下一步：
选择“”“安装我手动从列表中选择的硬件（高级）（M）”点击下一步
选择Microsoft Loopback Adapter，下一步，完成安装。
检验是否安装成功：
控制面板——&网络和Internet——&网络连接，发现多出来一个连接
至此，安装完成
没有更多推荐了，