激活win10遇到"在运行 Microsoft Windows 非核心版本的计算机上,运行slui.exe……"
激活WIN10相关问题准备通过kms激活,但是在运行 slmgr /ipk XXX 遇到如题所说问题。一、源于网络大都是更改注册表，再重启打开服务Software Protection，但是不能解决我的问题。二、源于自己想到既然通过命令的方式加载密钥不不行，就手动在设置中更改密钥，结果成功。。。（究极自闭）
Win10 下 Anaconda 配置 TensorFlow+PaddlePaddle GPU版本
Win10 下 Anaconda 配置 TensorFlow+PaddlePaddle GPU版本由于Anaconda目前并不支持PaddlePaddle，且对TensorFlow支持良好，因此采取如下方案：主环境：PaddlePaddle-GPU虚拟环境：Tensorflow-GPU一、主环境下安装cuda9和cudnn7.3+因为paddlepaddle在win10下只能支持cuda91.在Nvidia官网下载cuda9和cudnn，如下图（cuda目录是由cudnn这个压缩包解压出来）：2.正常安装的方式安装cuda，顺序如下：第1个是安装包，安装的时候不要安装Nvidia的驱动（对比自身驱动与所安装的驱动）这4个是补丁3.安装cudnn：将上图中的cuda目录复制到之前cuda的安装目录即可，默认的cuda安装目录如下：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.04.验证安装：最简单的可以通过 nvcc -V验证：其次打开这个目录 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\extras\demo_suite，在命令行中运行下图中圈出的两个文件结果显示PASS即可：二、主环境下安装Paddlepaddle-GPU1.打开命令行，运行 pip install paddlepaddle-gpu==1.5.1.post972.验证：三、虚拟环境下安装Tensorflow-gpu创建虚拟环境：conda create -n id python=x.x（名称和版本自己填写）激活虚拟环境：activate id安装TensorFlow-GPU：conda install tensorflow-gpuconda会自动安装python版本所对应的tensorflow-gpu的版本，同时会自动安装对应的cuda和cudnn（目前3.7最高支持1.13.1）四、Jupyter-notebook配置1.生成jupyter-notebook的配置文件：jupyter notebook --generate-config路径 C:\Users\fuju\.jupyter\jupyter_notebook_config.py2.设置jupyter-notebook工作目录：3.安装nb_conda：conda install nb_conda（主环境和虚拟安装都需要安装）安装后可在jupyter中自由选择所需要的kernel