NXP S32V eiq_auto tensorflow offline tool 环境配置

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NXP S32V eiq_auto tensorflow offline tool 环境配置

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深度学习 GPU环境 Ubuntu 16.04 + Nvidia GTX 1080 + Python 3.6 + CUDA 9.0 + cuDNN 7.1 + TensorFlow 1.6 环境配置

本节详细说明一下深度学习环境配置,Ubuntu 16.04 + Nvidia GTX 1080 + Python 3.6 + CUDA 9.0 + cuDNN 7.1 + TensorFlow 1.6. Python 3.6 首先安装 Python 3.6,这里使用 Anaconda 3 来安装,下载地址:https://www.anaconda.com/download/#linux,点击 Download 按钮下载即可,这里下载的是 Anaconda 3-5.1 版本,如果下载速度过慢可以选…

Win10下Tensorflow+GPU的环境配置

不得不说,想要为深度学习提前打好框架确实需要花费一番功夫.本文主要记录了Win10下,Cuda9.0.Cudnn7.3.1.Tensorflow-gpu1.13.1.python3.6.8.Keras的安装过程. 主机的主要配置为CPU:i9-9900K.GPU:RTX-2080Ti 因为版本在不断更新迭代的缘故,所以各个版本的对应问题是一个巨大的坑,经常性的会在一个版本tensorflow装好后,却出现无法对应使用的情况,所以建议根据自己电脑现在目前已经装好的版本来确定接下来要安装的其他框架的…

cuda cudnn anaconda gcc tensorflow 安装及环境配置

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tensorflow with gpu 环境配置

1.准备工作 1.1 确保GPU驱动已经安装 lspci | grep -i nvidia 通过此命令可以查看GPU信息,测试机已经安装GPU驱动…

深度学习主机环境配置: Ubuntu16.04 + GeForce GTX 1070 + CUDA8.0 + cuDNN5.1 + TensorFlow

深度学习主机环境配置: Ubuntu16.04 + GeForce GTX 1070 + CUDA8.0 + cuDNN5.1 + TensorFlow 最近在公司做深度学习相关的学习和实验,原来一直在自己的电脑上安装虚拟机跑,速度实在太慢,主机本身性能太弱,独显都没有,物理安装Ubuntu也没多大意义,所以考虑用公司性能最强悍的游戏主机(i7 6700+GTX 1070) 做实验,这台主机平时是用来跑HTC VIVE的,现在归我用了o(*≧▽≦)ツ. 原本以为整个一套安装下来会很顺利,一路火花…

Tensorflow开发环境配置及其基本概念

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