查看tensorflow gpu版本,查看tensorflow版本号,查看TensorFlow版本,查看ip地址的cmd命令

• 序言
• 个人电脑配置
• 采用的方案
• 安装anaconda
• 在anaconda中配置(默认通道)清华镜像源
• 安装pycharm
• pycharm导入anaconda
• 安装CUDA
• 安装cuDNN
• 安装TensorFlow(GPU版)
• 个人感悟
• 安装过程第一问题：anaconda配置清华镜像源
• 安装过程第二个问题：cudnn安装错误
• 安装过程第三个问题：网络问题

不论你准备安装哪种版本的tensorflow gpu版本，都希望你先将文章浏览完毕，再进行版本选择和安装（安装需要的链接文章内都有，还有个人问题探讨），尽可能减少安装错误，节约安装时间。

• CPU i5-9300H
• GPU GTX1650
• windows系统 20H2

Anaconda3-2020.11-Windows-x86_64(内置Python3.8版本解释器) PyCharm 2020.3.3 TensorFlow 2.4 + CUDA 11.0 + CuDNN 8.04

• 第一步：下载安装包

  Anaconda官方的下载地址是：进入官方地址

下载后的安装包，内置Python3.8版本解释器 如果官网下载网速太慢可以使用清华大学的镜像网站

• 第二步：安装

  1.找到安装包，右键选择管理员打开 点击next 点击 I Agree 选择 Just Me 我的电脑有500G固态，所以选择默认安装路径 选中第一个方框（添加路径到用户变量） 选中第二个方框（默认Python解释器为3.8版本） 点击 Install，进行安装 安装过后，继续点击next 再次点击next, 取消选中，点击finish

• 第三步：测试是否安装成功

  之后依次单击：开始(windows菜单键) -> Anaconda3 (64bit) -> 【【淘密令】】，打开【【淘密令】】窗口，它与CMD控制台类似，输入命令就可以控制和配置python。 验证Python，在控制台中输入Python，若是安装正确，会打印Python的版本号以及控制符号

• 第四步：使用conda命令

  在Anaconda中最常用的是conda命令，该命令可以执行一些操作。

  • 查看已安装的第三方类库的代码

    如果此时控制台命令行还在>>>状态，需要先输入exit()，回车；然后在控制台输入：conda list

  • 使用如下conda命令可以安装第三方库(注：name,是第三方库的名字)：conda install name

可以查看清华镜像帮助 打开【【淘密令】】【【微信】】> environment ->channels -> add 分别添加一下三条命令，

下划界面，删除default通道，点击Update channels，等待一段时间，出现如下界面 同时系统会自动在用户目录下面生成.condarc文件

• 第一步：PyCharm的下载和安装

  pycharm下载地址

  左边是专业版需要付费，右边使社区版免费使用，这里建议选择免费的社区版

• 第二步：安装

  右键管理员权限打开，进入安装界面直接点击Next按钮，进行安装 选择安装路径，可以选择安装在C盘，也可以选择其他盘安装

选择与已安装的Python相同位数的文件，我的电脑是64位操作系统，选择64bit（1）, 添加路径变量（2），选择添加打开文件夹项目（3），选择关联.py文件（4），然后点击next 点击安装

点击finish，完成安装

• 第三步：创建一个新的工程

  双击桌面的pycharm图标出现下面的界面，点Create New Project，创建一个新的工程 Location是我们存放工程的路径，也可以自己设置存储文件夹替换PycharmProjects，然后点击create创建一个新的项目

打开pycharm建立好的工程crawler(这是我之前建立的) 打开pycharm点击 File->setting 点击 Project:crawler->Python Interpreter (下面红色字体部分会提示未发现Python工具包)

点击右侧设置按钮

出现以下界面 点击Add添加解释器 点击 【【微信】】> … ->选择路径(找到Anaconda的安装路径在(C:?\Firefly\anaconda3 -> tool -> python.exe) 点击OK，等待一会，会显示有很多包

选择的框架是：TensorFlow2.4 + CUDA11.1 + cuDNN v8.0.4 官方网址

• 第一步：下载CUDA 我的网盘链接： 链接：https://pan.baidu.com/s/1N4AXz【【微信】】 提取码：rmnt

• 第二步：安装

  选中第三个.exe文件，右键以管理权限运行 选择默认安装路径（不要修改安装路径）： 安装文件会自动是否与当前显卡系统兼容，然后点击同意并继续 选择自定义 第一次安装全部选中，点击下一步（多次安装只用选第一个就可以）： 选择默认安装路径 选中，点击next，进行安装，安装过程或出现屏幕闪烁 安装完成，取消选中，点击关闭

第三步：检测是否安装成功

安装完成后，按Win+R打开运行窗口，输入cmd回车，随后输入nvcc -V来检测是否安装成功

• 第四步：测试CUDA

  • 进入到cuda的安装路径，C:\【【淘密令】】\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0\【【微信】】\demo_suite，找到de【【微信】】.exe，bandwidthTest.exe两个文件

  • windows + R 并输入 cmd打开控制，将de【【微信】】.exe拉入控制台，出现一下界面

  • 然后再将bandwidthTest.exe拉入控制台，出现如下界面，则代代表cuDNN也安装成功

官方链接

• 第一步：下载软件 我的网盘链接 链接：https://pan.baidu.com/s/1nGuThzyU43bG【【微信】】 提取码：hru9

下载之后得到一个压缩包

• 第二步：安装cuDNN

  查看CUDA安装路径：开始 -> 设置 -> 系统 -> 关于 -> 高级系统设置 -> 环境变量 解压cuddn文件，并将解压后的三个文件夹(bin include lib)直接复制到CUDA安装路径下(C:\【【淘密令】】\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0)

• 第三步：环境变量配置

  安装好CUDA之后，系统变量会有两个CUDA的安装路径 现在需要再添加一个CUDA文件的路径，首先找到包含cupti64_XXX.dll文件的路径(C:\【【淘密令】】\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0\【【微信】】\CUPTI\lib64)，并复制 新建系统环境变量，注意：新建变量名不能与已有的相同否则会覆盖已有的变量名 再添加cuDNN文件的路径，首先找到包含cudnn64_8.dll文件的路径(C:\【【淘密令】】\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0\bin) 新建环境变量，注意：新建变量名不能与已有的相同否则会覆盖已有的变量名 完成环境变量配置 注意： 即使cudnn安装失败也不会影响tensorflow gpu安装，只会影响tensorflow测试

• 安装tensorflow2.4.0

  打开【【淘密令】】 输入以下命令

• 检测是否安装成功

  打开【【淘密令】】控制台： 输入 ipython 回车 再输入 import tensorflow as tf 回车 接着输入 tf.config.list_physical_devices(‘GPU’) 回车 出现一下界面，即安装成功 进一步测试，分别输入以下语句：

出现一下界面： 或者打开pycharm，新建一个项目，在mian.py文件中输入以下代码：

1.配置tensorflow gpu版本确实耗费时间和功夫，安装过程需要耐心，没安装一项立刻进行检测，以免影响后续工作。

2.安装过程中还下载了tensorflow2.0版本的资源包（anaconda 3.6 + cuda 10.0 + cudnn 7.5），参考清华大学，王晓华著的《TensorFlow 2.0 卷积网络实战》进行安装。 链接：https://pan.baidu.com/s/1UXIrg6HGEYb_DAEajIneyA 提取码：9vem

3.安装过程中还下载cudnn的其它版本 链接：https://pan.baidu.com/s/10RDai【【微信】】 提取码：hdt5 (1x.x 表示CUDA版本号，x 64表示64位操作系统，v x.x.x表示cudnn版本号):

4.安装过程出现了三个问题：现在写出来与大家分享，希望大家遇到此类问题时可以更快的解决。

问题说明，之前都是在安装目录下建立pip文件夹，并建立pip.ini文本：

• 首先我们在C:?或者用户)\电脑的用户名\目录下，新建一个名为pip的文件夹

• 在pip文件夹中新建一个名为pip的文本文档

• 打开pip.txt，在文档中输入以下内容

• 保存关闭此文档，重命名为pip.ini

但是下载tensorflow时一只存在下载中断的问题，最后采用在anaconda na【【微信】】中配置通道。

• cudnn安装错误

  安装cudnn时安装方法错误，直接将cudnn文件解压到CUDA安装目录之下，设置环境变量。

• cudnn正确安装方法

  正确的做法是：解压cudnn压缩包，然后将cudnn下面的三个文件夹复制到cuda安装路径下，并配置bin(cudnn运行路径) 、lib64(cuda运行路径)环境变量名。

• 网络问题 利用【【淘密令】】命令下载tensorflow2.4 gpu版本一直出错，这个可能跟校园网限制访问有关系，下载失败持续了一周，前后卸载、安装进行了多次，已经打算全部卸载换版本进行了，想着再试一次，结果竟然成功了。哈哈，后来仔细想想应该是校园网的问题。

FlowJo 中文实用手册 南京廖华答案网

flowjo数据导出,flowjo分析细胞周期,flowjo使用教程,flowjo如何调节横坐标轴范围
文章发布时间 : 2023/4/18 21:05:36星期二

FlowJo中文实用手册

（软件版本：FlowJo7.6.5 2012/06/20 更新）

第一章 FlowJo简介......................................................................................................................................1 \r ?

一、FlowJo对电脑配置的要求...............................................................................................................1 \r ?二、FlowJo的安装过程(Windows).........................................................................................................1 \r ?三、FlowJo的工作台...............................................................................................................................5 \r ?第二章 FlowJo分析单标样本......................................................................................................................6 \r ?

一、由原始数据生成单参数直方图的过程...........................................................................................6 \r ?二、图形的输出和保存.........................................................................................................................10 \r ?第三章 FlowJo分析多色标记样本............................................................................................................13 \r ?

一、由原始数据生成二维点图的过程.................................................................................................13 \r ?二、二维点图的设门原则.....................................................................................................................16 \r ?三、多色标记分析说明.........................................................................................................................16 \r ?第四章 FlowJo软件荧光补偿....................................................................................................................18 \r ?

一、用FlowJo做荧光补偿并进行数据分析的步骤..............................................................................18 \r ?二、FlowJo荧光补偿的具体步骤.........................................................................................................18 \r ?三、双指数转换.....................................................................................................................................24 \r ?第五章 FlowJo的批处理功能....................................................................................................................27 \r ?

一、设门分析的批处理.........................................................................................................................27 \r ?二、表格分析的批处理.........................................................................................................................32 \r ?三、图形分析的批处理.........................................................................................................................35 \r ?第六章 FlowJo分析细胞凋亡样本............................................................................................................43 \r ?

一、细胞凋亡概述.................................................................................................................................43 \r ?二、FlowJo分析凋亡数据的过程.........................................................................................................44 \r ?三、凋亡数据结果分析.........................................................................................................................45 \r ?

I \r ?

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第七章 FlowJo软件分析细胞周期样本....................................................................................................47 \r ?

一、细胞周期分析概述.........................................................................................................................47 \r ?二、FlowJo分析细胞周期数据的过程.................................................................................................48 \r ?三、细胞周期拟合的调整方法和步骤.................................................................................................51 \r ?四、细胞周期结果分析.........................................................................................................................53 \r ?

FlowJo中文实用手册II \r ?

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FlowJo中文实用手册III \r ?

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第一章 FlowJo简介

FlowJo是美国斯坦福大学Leonard Herzenberg（FACS机器的发明者）实验室在90年代研发的一款流式数据分析软件。FlowJo由于功能强大，简单易用，已经被领域内的科学家、实验室广泛引用；同时FlowJo也是各高影响力核心期刊引用最多的流式数据分析软件。

一、FlowJo对电脑配置的要求

1. PC电脑：

操作系统：Windows XP，Vista，【【微信】】 内存：512MB及以上

网络连接：使用试用序列号及联网序列号必需要有网络连接； 加密狗无需网络 2. 苹果电脑：

操作系统：OSX10.3或者更高版本 内存：512MB及以上

网络连接：使用试用序列号及联网序列号必需要有网络连接加； 密狗无需网络

二、FlowJo的安装过程(Windows)

? 请到我们的网站上下载最新版本：

【【网址】】/content/download 1 \r ?

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在此，我们下载V7.6.5 为例

【【网址】】/sites/default/files/7.6.5_X32.exe 将文件下载到桌面之后，就可以看到FlowJo安装程序图标。

? 双击FlowJo安装程序 ? 屏幕上出现解压进程窗口：

? 解压完成后出现安装窗口：

? 选择“NEXT”

2 \r ?

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? 选择“NEXT”

? 选择“NEXT”

? 选择“Install”软件自动安装。 ? 软件安装完成后显示

? 选择“Done”进入软件版权信息窗口

3 \r ?

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? 根据不同软件的授权方法，进行以下操作：

a. 购买的加密狗：先在电脑上插入加密狗（【【微信】】），然后启动FlowJo。 b. 购买的序列号：在序列号栏输入序列号（【【微信】】），然后点击Use 【【微信】】按钮。

c. 如果是初次试用，需要申请序列号：点击 【【微信】】按钮，在FlowJo官方网站申请试用序列号。收到注册邮箱里的序列号之后，将试用序列号输入序列号栏，点击Use 【【微信】】按钮。

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d. 使用Demo模式：如果试用序列号已经过期，而且需要继续学习FlowJo，点击Run in Demo Mode按钮，在Demo模式下使用FlowJo提供的Demo数据进行数据分析。

三、FlowJo的工作台

双击桌面FlowJo软件图标，进入软件工作台。

或者

软件工作台由菜单栏、常用工具栏、组空间和样本空间组成。

5 \r ?

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第二章 FlowJo分析单标样本

单标记样本数据常用的显示方式是单参数直方图。单参数直方图是一维数据用的最多的图形显示形式，既可以用于定性分析，又可以用于定量分析。横坐标可以是线性标度或对数标度，单位用“通道数”或者“道数”来表示，在流式检测中的含义是代表所检测的荧光或散射光的强度。纵坐标表示的是横坐标某一特定荧光强度的细胞数，有时也用相对百分比来表现。

一、由原始数据生成单参数直方图的过程

原始数据：手册中提到的演示数据,可以在flowjochina的网站上下载 【【网址】】/sites/default/files/demodata.rar 选择3 color comp文件夹中的Cy5PE comp.fcs进行分析演示。将此文件夹存放到桌面。

1. 2.

双击桌面FlowJo软件图标，进入软件工作台。 把“3 color comp”数据文件夹从桌面上拖入FlowJo。

6 \r ?

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? 在组空间中单击选中“3 color comp”组，此时在样本空间里显示“3 color comp”组中的所有样本。

? 在样本空间中双击“Cy5PE comp.fcs”，出现图形窗口。

图形窗口显示为二维点图。

7 \r ?

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1) X轴选择SSC（侧向散射，侧向散射的含义：它对细胞膜、细胞质和核膜的折射更为敏感，其散射强度几乎与细胞内颗粒结构的质量成近似直线关系，也就是说，细胞内颗粒结构越复杂，质量越大，其SSC越大；反之则越小）

2) Y轴选择FSC（前向散射，前向散射的含义：该值的大小与细胞的直径近似直线关系，也就说，对于不同的细胞，细胞越大，其FSC就越大；反之则越小） 3) 然后选择设门工具（矩形门

、椭圆门

、多边形门

、自动门

）中任意一个，在二维点图中选中淋巴细胞。

如下图所示: 图中用圆圈所选中区域为淋巴细胞

8 \r ?

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? 在图形窗口中双击选中的淋巴细胞，生成新的图形窗口。

1) 在X轴选择Cy5PE:CD4，Y轴选择Histogram， 2) 选择设门工具（区域门图中设门。

a. 双分门设门如下图所示：

、双分门

）中任意一个，在单参数直方

左边区域为CD4阴性细胞，右边区域为CD4阳性细胞

9 \r ?

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b. 区域门设门如下图所示：

左边区域为CD4阴性细胞，右边区域为CD阳性细胞

二、图形的输出和保存 \r ?

a. 在单参数图上点击鼠标右键选择复制图片，可以把图片粘贴到

WORD或PPT中。

b. 在图形分析窗口菜单栏中选择“文件”并单击，选择下拉菜单中的“另

存为”，选择保存位置、重新命名文件名以及保存的文件类型（SVG、PNG、EMF、JPG）。

10 \r ?

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c. 在FlowJo工作台单击打开布局编辑器。

d. 在样本空间中，把淋巴细胞的节点拖入到布局编辑器中。

淋巴细胞节点如下图所示：

布局编辑器显示的单参数直方图如下图所示：

11 \r ?

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e. 在布局编辑器中点击保存按钮，在弹出的对话框中选择保存的

路径，更改保存的图片名称以及图片格式。 备注：

① 可以在图片名称后面直接输入需要保存的格式，比如命名并保存为：data001.JPG。可以保存的图片格式有：JPG, PNG, GIF, EMF, SVG, PDF。

② FlowJo默认的图片格式为PNG格式 f. 更改布局编辑器输出的默认图片格式的步骤：

① 到工作台的菜单栏中点击“编辑”菜单，在下拉列表中选择“偏好设置”，在偏好设置对话框中选择“文件格式”

② 点击在布局编辑器项目下拉按钮，选择需要的图片格式：

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第三章 FlowJo分析多色标记样本

多色标记样本，包含双标记、三标记及以上的样本。多色标记样本分析的原则是把多色标记简化为单标记或双标记。多色标记样本在采集或数据处理过程中需要做荧光补偿。在FlowJo中的数据显示方式是二维点图。二维点图能够显示两个独立参数与细胞相对数之间的关系，横坐标和纵坐标分别代表与细胞有关的两个独立参数，平面上的每一个点表示具有相应坐标值的细胞。一般来说可以由一个二维点图得到两个一维直方图，但是由于多个细胞具有相同二维坐标现象的存在，所以二维点图的信息量要大于两个一维直方图的信息量。二维点图在设十字门之后被分成四个区域，实验目的不同，各个区域所代表的含义不同。本手册提供参考的是三标记样本的分析步骤。只要灵活掌握分析技巧，根据实验需求学会把多色分析简化，这样就可以做到事半功倍的效果。

一、由原始数据生成二维点图的过程

原始数据：为FlowJo演示数据，选择3-color-【【淘密令】】文件夹中的931115-【【微信】】.FCS进行分析演示。

1. 打开软件，将“3-color-【【淘密令】】”文件夹拖入FlowJo工作台。

2. 在样本空间中双击“931115-【【微信】】.FCS”样本，出现图形窗口，显示为二维点图。X轴选择FSC，Y轴选择SSC。然后选择多边形设门工具在二维点图中选中淋巴细胞。如下图所示：

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，

3. 双击淋巴细胞门，出现图形窗口，X轴选择Fluor::CD3，Y轴选择FSC。使用矩形设门工具

选中CD3阳性细胞，设门并命名为T细胞

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4. 双击T细胞门，出现图形窗口，在X轴选择Cy5PE::CD4，Y轴选择PhyEry::CD8，使用十字门工具

设门，如下图所示：

Q1：CD8单阳性细胞，为CD8+ T细胞 Q2：双阳性细胞

Q3：CD4单阳性细胞，为CD4+ T细胞 Q4：双阴性细胞

四分门更改门位置的方法：

单击四分门“十字”的交点选中这个四分门，如下图所示。拖动鼠标将四分门移到目标位置。

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二、二维点图的设门原则

二维点图常用四分门来设门，四分门设门要根据阴性对照界定阴性区。根据细胞分群的趋势，四分门的界定线可设在阴性、阳性细胞的分群处。

三、多色标记分析说明

多色样本分析在实验中具有重要的地位，很多用户对多色分析感觉无从下手。其实，流式分析中结果的显示一般都是一维和二维的。因此，在流式分析中无论是几色标记的样本，只要把多色的分析简化为单标记和双标记的分析，问题就会迎刃而解。

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比如：检测TREG需要标记CD4/CD25/FOXP3，可以用SSC vs. CD4的二维点图，把CD4+的细胞圈出来。然后用CD25 vs. FOXP3的二维点图，把CD25+/FOXP3+的细胞表示出来。这样就可以把CD4+/CD25+/FOXP3+的TREG细胞辨别出来。上面的实例就是把三标记的样本转化为两个二维的点图进行分析。

FlowJo中文实用手册 17 \r ?

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第四章 FlowJo软件荧光补偿

在做多色流式实验的时候，荧光补偿是必需进行的步骤。FlowJo可以根据荧光补偿单染对照管的数据生成补偿矩阵，并可以对补偿矩阵进行调整。

一、用FlowJo做荧光补偿并进行数据分析的步骤

1. 在补偿编辑器中导入单染管的数据并生成荧光补偿矩阵 2. 将补偿矩阵应用到组，对组里面的所有数据进行荧光补偿 3. 对补偿过的参数轴启用双指数转换功能

二、FlowJo荧光补偿的具体步骤

如果荧光补偿单染对照的数据很好，阴性细胞群和阳性细胞群的分群很明显，只需要将单染管的数据导入FlowJo的补偿编辑器里，FlowJo能自动设门，界定出阴性细胞群和阳性细胞群，并计算出荧光补偿矩阵。操作非常简单，下面的4个步骤便可