https://download.csdn.net/download/giselite/10909984 https://blog.csdn.net/chary8088/article/details/83417973 https://blog.csdn.net/oMoDao1/article/details/83241074 https://bbs.csdn.net/topics/392485157 https://pypi.org/project/tensorflow-gpu/…

os安装 目前对tensorflow和cuda支持最好的是ubuntu的18.04 ,16.04这种lts,推荐使用18.04版本.非lts的版本一般不推荐. Windows倒是也能用来装深度GPU环境,但是Windows上的问题实在太多了,而且很多都是跟环境相关的,不具备普遍性,解决了也没有意义.所以真心不推荐Windows环境. 这里需要注意的是,ubuntu有桌面版本和服务器版本的区别,自己用的话,肯定是要桌面版本的,但是如果只是放在角落里做运算机又或者是桌面版本安装失败的时候,可以考虑服…

前言 本篇写于2019-4-25 这两天装Ubuntu18.04双系统简直装到崩溃.一是非常著名的开机卡死在Logo界面的问题,另一个是在装Nvidia驱动和CUDA的时候,更是费心.而网上的资料又良莠不齐,走了不少弯路.于是做个总结,方便以后的自己,也方便别人. 首先:我的机器是戴尔灵越5577,以下方案不一定适合您的机器,操作失败还请自行百度解决,并且安装所CUDA和cuDNN版本请务必参照官网配置 另外:安装过程中并没有保留截图,以下也只有文字叙述,有时间会补上. 装机 镜像是在Ububt…

安装了一天的软件,遇到了很多坑,在快泪崩的时候,始终以磨刀不误砍柴工鼓励自己,坚持安好了,话不多说,上干货: 前言:        TensorFlow 有两个版本:CPU 版本和 GPU 版本.GPU 版本需要 CUDA 和 cuDNN 的支持,CPU 版本不需要.如果你要安装 GPU 版本,请先确认你的显卡支持 CUDA.我安装的是 GPU 版本,采用 pip 安装方式,所以就以 GPU 安装为例,CPU 版本只不过不需要安装 CUDA 和 cuDNN. 之前我的电脑不能安装gpu版本的各种…

主要参考:https://www.tensorflow.org/api_guides/python/threading_and_queues#Queue_usage_overview 自动方式 For most use cases, the automatic thread startup and management provided by tf.train.MonitoredSession is sufficient. In the rare case that it is not, Ten…

简介 TFRecord是TensorFlow官方推荐使用的数据格式化存储工具. 它规范了数据的读写方式. 只要生成一次TFRecord,之后的数据读取和加工处理的效率都会得到提高. 将图片转换成TFRecord 本例,将fashion-MNIST数据转换成TFRecord,需要先下载fashion数据集到当前目录下,参考:https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist/tree/master/data/fashion import numpy a…

目录 一.Ubuntu18.04 LTS系统的安装 1. 安装文件下载 2. 制作U盘安装镜像文件 3. 开始安装 二.设置软件源的国内镜像 1. 设置方法 2.关于ubuntu镜像的小知识 三.Nvidia显卡驱动的安装 1. 首先查看显卡型号和推荐的显卡驱动 2. 安装nvidia-390版本驱动 3. 重启系统,可以查看安装是否成功 四.CUDA9.0的安装 1. CUDA版本选择 2. 安装CUDA9.0 3. 设置环境变量 五.cuDNN7.3的安装 六.Tensorflow-1.12…

目录 一.Ubuntu16.04 LTS系统的安装 二.设置软件源的国内镜像 1. 设置方法 2.关于ubuntu镜像的小知识 三.Nvidia显卡驱动的安装 1. 首先查看显卡型号和推荐的显卡驱动 2. 安装nvidia-384版本驱动 3. 重启系统,可以查看安装是否成功 四.CUDA9.0的安装 1. CUDA版本选择 2. 安装CUDA9.0 3. 设置环境变量 五.cuDNN7.3的安装 六.Tensorflow-1.12的安装 1. Python开发环境配置. 2. 创建Python…

最近要在个人台式机上搭建TensorFlow和PyTorch运行环境,期间遇到了一些问题.这里就把解决的过程记录下来,同时也可以作为安装上述环境的过程记录. 如果没有遇到类似的问题,想直接从零安装上述两个包的运行环境的,请直接阅读第三部分. 一.硬件和环境配置: 1)操作系统:Ubuntu 18.04: 2)NVIDIA Driver Version :390.48:(可通过nvidia-smi命令查到) 3)GPU:GTX 1080: (可通过nvidia-smi命令查到) 4)已安装CUDA…

笔者采用python3.6.7+TensorFlow1.12.0+CUDA10.0+CUDNN7.3.1构建环境 PC端配置为GTX 1050+Intel i7 7700HQ 4核心8线程@2.8GHZ TensorFlow-gpu的安装经历实在是坎坷的很 首先显卡一定要支持 没想到的是GTX 1050TI,GTX 1070TI等主流显卡竟然都不支持 (还好我买的是GTX 1050) (并没有暗示需要一块TESLA) 点这里查看CUDA支持列表 其次需要对好版本号,不同的TensorFlow版本…