[Tensorflow]环境搭建vs2017+win10+py3.6+cuda9.1+cudnn7+tf1.5 一.安装cuda 9.1+VS2017   一路下一步即可,环境变量cuda会自动配好.   安装完后,在主目录搜索deviceQuery.exe,跑一跑测试下就好了(成功最下一句是:RESULT PASS).   vs2017和cuda 9.1同时安装的,虽然cuda暂时提示找不到vs,但是不影响.   二.安装cudnn7.0   下载后解压,然后复制文件:   3. Copy…

PC:ubuntu18.04.i5.七彩虹GTX1060显卡.固态硬盘.机械硬盘 作者:庄泽彬(欢迎转载,请注明作者) 说明:记录在ubuntu18.04环境下搭建深度学习的环境,之前安装了cuda9.1,与cudnn7.0.5版本的,但是无论怎么安装tensorflow-gpu都是失败,后来找到原因了,目前的tensorflow暂不支持cuda9.1,因此更换成cuda9.0,cudnn7.0.7安装成功,而且在英伟达官网下载各个安装包的时候出现在下载到99.9%时候总是下载失败,在某个时间段…

这是我第一个人工智能实验.虽然原理不是很懂,但是觉得深度学习真的很有趣.教程如下. Table of Contents 配置 时间轴 前期准备工作 anaconda3 安装 bug 1:conda:未找到命令,终端输入 Nvidia DRIVER390.77 卸载原驱动 安装显卡驱动 查看GPU版本 显卡分辨率问题 CUDA 9.0 卸载 下载CUDA 9.0 安装CUDA 9.0 查看cuda信息 ​测试CUDA的Samples 查看CUDA版本 cudnn 7.0.4 卸载 Debian 下…

一.电脑配置 说明: 电脑配置: LEGION笔记本CPU Inter Core i7 8代GPU NVIDIA GeForce GTX1060Windows10 所需的环境: Anaconda3(64bit)CUDA-9.0CuDNN-7.1 二.安装cuda 1.查看自己电脑NVIDIA图形卡是否支持GPU运算 在安装之前你要先查看你的电脑是否支持GPU运算,否则你也不用安装了. 打开终端: 方法一: ubuntu-drivers devices 我的显卡是GTX1060的 方法二: 可以查…

在安装tensorflow-gpu时,也看过不少的博客,讲得乱七八糟的,也不能这样说,只是每个人安装的环境或需求不一样,因此没有找到一个适合自己的教程去安装tensorflow-gpu版本.当然,入手一台新电脑立马是安装配置这些环境,在次期间也遇到过不少的坑.话不多说,对此总结了以下几个步骤,直到成功! 1.首先查看tensorflow-gpu所对应的python版本.CUDA.cuDNN版本,这个非常重要,直接决定,最后是否安装成功. 注:链接查看地址https://tensorflow.go…

1.下载安装cuda9.0 https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive 2.下载cudnn7.0.5,下载cuda9.0的对应版本 https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download 操作: 1.将cudnn文件夹下的文件拷贝到cuda9.0对应的文件夹下 2.打开cmd,用命令nvcc -V检验cuda是否安装成功,成功界面如下: 说明:之前用的是cudnn7.1.2,一直出各种问题,最…

官方提示Note: CUDA must be installed only after that MSVS2015 had been installed.安装CUDA前须安装VS2015 cuDNN与CUDA的版本对应关系如下图: 参考: https://blog.csdn.net/yuyushikuan/article/details/79067484 https://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/53892997 1.下载: CUDA9…

主要为第三周课程内容:逻辑回归与正则化 逻辑回归(Logistic Regression) 一.逻辑回归模型引入 分类问题是指尝试预测的是结果是否属于某一个类. 维基百科的定义为:根据已知训练区提供的样本,通过计算选择特征参数,建立判别函数以对样本进行的分类(有监督分类). 统计学习方法中定义:在监督学习中,当输出变量Y取有限个离散值时,预测问题便成为分类问题.这时,输入变量X可以是离散的,也可以是连续的.监督学习从数据中学习一个分类模型或分类决策函数,称为分类器(classifier).分类器…

本文结构: 是什么? 有什么算法? 数学原理? 编码实现算法? 1. 是什么? 简单地理解,就是根据一些 feature 进行分类,每个节点提一个问题,通过判断,将数据分为几类,再继续提问.这些问题是根据已有数据学习出来的,再投入新数据的时候,就可以根据这棵树上的问题,将数据划分到合适的叶子上. 2. 有什么算法? 常用的几种决策树算法有ID3.C4.5.CART: ID3:选择信息熵增益最大的feature作为node,实现对数据的归纳分类.C4.5:是ID3的一个改进,比ID3准确率高且快,…

主要内容: 一.回归与分类 二.Logistic模型即sigmoid function 三.decision boundary 决策边界 四.cost function 代价函数 五.梯度下降 六.自带求解函数 七.多分类问题 一.回归与分类 回归:用于预测,输出值是连续型的.例如根据房子的大小预测房子的价格,其价格就是一个连续型的数. 分类:用于判别类型,输出值是离散型的(或者可以理解为枚举型,其所有的输出值是有限的且已知的),例如根据肿瘤的大小判断其是恶行肿瘤还是良性肿瘤,其输出值就是0或1…