faiss安装 faiss是facebook开发的有CPU版本和GPU版本的求密集向量相似性和进行密集向量聚类的库. faiss用c++编写,安装faiss需要在github上下载其c++源码并用make编译安装 faiss仅有的两个依赖包:blas和lapack CPU 方面,Facebook 大量利用了: 多线程以充分利用多核性能并在多路 GPU 上进行并行搜索. BLAS 算法库通过 matrix/matrix 乘法进行高效.精确的距离计算.没有 BLAS,高效的强力执行很难达到最优状态.…

1 前言 之前在写影像融合算法的时候,免不了要实现将多光谱影像重采样到全色大小.当时为了不影响融合算法整体开发进度,其中重采样功能用的是GDAL开源库中的Warp接口实现的. 后来发现GDAL Warp接口实现的多光谱到全色影像的重采样主要存在两个问题:1 与原有平台的已有功能不兼容,产生冲突:2 效率较低.因此,决定重新设计和开发一个这样的功能,方便后期软件系统的维护等. 2 图像重采样 图像处理从形式上来说主要包括两个方面:1 单像素或者邻域像素的处理,比如影像的相加或者滤波运算等:2 图像…

之前摸爬滚打总是各种坑,今天参考这篇文章终于解决了,甚是鸡冻\(≧▽≦)/,电脑不知道怎么的,安装不了16.04,就安装15.10再升级到16.04 requirements: Ubuntu 16.04 python 2.7 Flask tensorflow GPU 版本 安装nvidia driver 经过不断踩坑的安装,终于google到了靠谱的方法,首先检查你的NVIDIA VGA card model sudo lshw -numeric -C display 可以看到你的显卡信息,比如…

0.检查配置 1. VMWare上运行的Ubuntu,并不能支持真实的GPU(除了特定版本的VMWare和特定的GPU,要求条件严格,所以我在VMWare上搭建好了Caffe环境后,又重新在Windows 7 64bit系统上安装了Ubuntu 14.04 64bit系统,链接在此,以此来搭建Caffe GPU版本): 2. 确定GPU支持CUDA 输入: lspci | grep -i nvidia 显示结果: 我的是GTX 650,然后到http://developer.nvidia.com…

安装说明 平台:Window.Ubuntu.Mac等操作系统 版本:支持GPU版本和CPU版本 安装方式:pip方式.Anaconda方式 attention: 在Windows上目前支持python3.5.x GPU版本可支持CUDA9.0.Cudnn7.0 安装过程 CUDA简介 CUDA(Compute Unified Device Architecture),是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台. CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构,该架构使GPU能够解决复杂的计算问题…

下载TensorFlow https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/v1.1.0 .Tags选择版本,下载解压. pip安装.pip,Python包管理工具,PyPI(Python Packet Index) https://pypi.python.org/pypi . Mac环境.安装virtualenv.virtualenv,Python沙箱工具,创建独立Python环境.pip install virtralenv --upgrade 安装…

一. 安装环境 Ubuntu16.04.3 LST GPU: GeForce GTX1070 Python: 3.5 CUDA Toolkit 8.0 GA1 (Sept 2016) cuDNN v6.0 Library for Linux TensorFlow版本: Linux GPU:  Python 3.5 (build history) 版本之间要匹配,否则安装可能会出错. 二.软件下载: 1.Ubuntu16.04.3 LST 下载地址:https://www.ubuntu.com/d…

一. 安装环境 Windows 10 64bit  家庭版 GPU: GeForce GTX1070 Python: 3.5 CUDA: CUDA Toolkit 8.0 GA1 (Sept 2016) cuDNN: cuDNN v6.0 Library for Windows 10 [注意] (1)这里值得一提的是,Python,CUDA,cuDNN之间的版本要严格匹配,不匹配安装会出错. (2)后来博主的系统升级到了Windows 10 64bit  企业版,按照上面的软件配置安装,结果出错…

前言: TensorFlow 有cpu和 gpu两个版本:gpu版本需要英伟达CUDA 和 cuDNN 的支持,cpu版本不需要:本文主要安装gpu版本. 1.环境 gpu:确认你的显卡支持 CUDA,这里确认. vs2015运行时库:下载64位的,这里下载,下载后安装. python 3.6/3.5:下载64位的,这里下载,下载后安装. pip 9.0.1(确认pip版本 >= 8.1,用pip -V 查看当前 pip 版本,用python -m pip install -U pip升级pip…

安装mxnet GPUsudo pip install mxnet-cu80==1.1.0 推荐pip安装mxnet,土豪gpu版本: pip install mxnet-cu90==1.0.0 豪华至尊gpu+mkl版本 pip install mxnet-cu90mkl==1.0.0 (1)使用系统python验证,命令行中输入:python 1,cpu: from mxnet import ndx = nd.array([1,2,3])x.contextcpu(0) 2,GPU from…

想着开始学习tf了怎么能不用GPU,网上查了一下发现GeForce GTX确实支持GPU运算,所以就尝试部署了一下,在这里记录一下,避免大家少走弯路. 使用个人笔记本电脑thinkpadE570,内存4G,显卡GeForce GTX 950M 前期电脑已经安装win0+Ubuntu16双系统,thinkpad安装win0+Ubuntu16配置参照这里(本人为了方便) 安装顺序为: (1)安装NVIDIA Driver 安装电脑对应的显卡驱动,安装完成能够在程序中找到NVIDIA.和windows…

本文转载自:https://blog.csdn.net/gangeqian2/article/details/79358543 手把手教你windows安装tensorflow的教程参考另一篇博文http://mp.blog.csdn.net/postedit/79307696 此博文是在上文安装CUDA/cuDNN的基础上的个人填坑总结,欢迎指教. CUDA CUDA(Compute Unified Device Architecture),是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台. CUDA™是…

不多说,直接上干货! Installing TensorFlow on Windows的官网 https://www.tensorflow.org/install/install_windows 首先,要说明的是,在tensorflow 0.12.0开始支持Windows下安装了.tensorflow 0.12.0之前是只支持Mac和Linux系统. 安装环境要求: Windows 64位 python 3.5 pip 9.0.1 tensorflow 0.12.0 cuda8.0 cudnn5…

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…

 python机器学习-乳腺癌细胞挖掘(博主亲自录制视频)https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 官网 https://lightgbm.readthedocs.io/en/latest/GPU-Windows.html lightgbm GPU版本…

参考博客:https://blog.csdn.net/weixin_44170512/article/details/103990592 (本文中部分内容引自参考博客,请大家支持原作者!) 感谢大佬的教程,真的非常的通俗易懂! 这里我安装的是Tensorflow2.3cuda版,也就是GPU版本,要安装CPU版本的小伙伴请勿参考本文! 安装步骤 注意:1.安装过程中需要C盘预留出10~15G左右的空间(实际上不需要这么多,为了保险起见尽量多留一些空间) 2.GPU版本需要你电脑的GPU支持Cud…

技术背景 在前面一篇博客中,我们介绍过MindSpore-CPU版本的Docker部署以及简单的案例测试,当时官方还不支持GPU版本的Docker容器化部署.经过MindSpore团队的努力,1.2.0版本的MindSpore-GPU终于推出了Docker版本的安装解决方案: 在本文中我们将针对这一方案进行直接的测试,并补充其中一些很有可能被忽略的细节,接下来直接上手. 更换华为云镜像源 在华为云官方提供的镜像源仓库中找到适配自己系统的源,然后按照其中的指导进行配置.这里我们本地使用的是Ubun…

pading :SAME,VALID 区别  http://blog.csdn.net/mao_xiao_feng/article/details/53444333 tensorflow实现的各种算法:http://www.cnblogs.com/zhizhan/p/5971423.html 卷积神经网络中w*x得到的是一个feature map,然而bias是一个值,也就是每个feature map只对应一个数值的bias(猜测feature map上面的每一个元素都+bias) tensor…

本博客主要用于在Ubuntu14.04 64bit 操作系统上搭建google开源的深度学习框架tensorflow. 0.安装CUDA和cuDNN 如果要安装GPU版本的tensorflow,就必须先安装CUDA和cuDNN,请参考Caffe学习笔记2--Ubuntu 14.04 64bit 安装Caffe(GPU版本). 1.安装tensorflow github上下载已经编译好的.whl文件. 输入如下, sudo pip install tensorflow-0.8.0-cp27-non…

那些坑,那些说不出的痛! --------回首安装的过程,真的是填了一个坑又出现了一坑的感觉.记录下了算是自己的笔记也能给需要的人提供一点帮助. 1 写在前面的话 其实在装GPU版本的tensorflow最难的地方就是装CUDA的驱动.踩过一些坑之后,终于明白为什么Linus Torvald 对英伟达有那么多的吐槽了.我的安装环境是ubuntu16.04,安装的是CUDA-8.0.其他驱动安装一般不会遇到很大的问题,都是一些小问题,一般不会卡很久.可以参考官网的安装过程. 2 眼花缭乱的CUDA…

pre { direction: ltr; color: rgb(0, 0, 0) } pre.western { font-family: "Liberation Mono", "Courier New", monospace } pre.cjk { font-family: "Nimbus Mono L", "Courier New", monospace } pre.ctl { font-family: "Li…

首先要说,官网上的指南是最好的指南. https://www.tensorflow.org/install/install_windows 需要FQ看. 想要安装gpu版本的TensorFlow.我们需要安装 Cuda 和Cudnn 需要注意的是,他们的版本极其重要 cuda必须是8.0的,不能是最新版的9.0 cudnn必须是v6.0,不能使v5.1或v7.0 TensorFlow需要是1.3版本的 cuda可以从官网下载 https://developer.nvidia.com/cuda-d…

不多说,直接上干货! 再写博文,回顾在Windows7上安装TensorFlow-GPU的一路坑 Windows7上安装TensorFlow的GPU版本后记 欢迎大家,加入我的微信公众号:大数据躺过的坑     免费给分享       同时,大家可以关注我的个人博客:    http://www.cnblogs.com/zlslch/   和     http://www.cnblogs.com/lchzls/     详情请见:http://www.cnblogs.com/zlslch/p/7…

#禁用gpu版本TensorFlow,因为CUDA号码从0开始,这里直接让CUDA使用-1的GPU,自然就无法使用gpu了. 代码前面加入: import osos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="-1"    import tensorflow as tfEnvironment Variable Syntax    ResultsCUDA_VISIBLE_DEVICES=1    Only device 1 will be see…

anaconda+pytorch安装(无GPU版本) 待办 https://blog.csdn.net/nnUyi/article/details/78471326…

window 10 安装paddlepaddle 1.7 GPU版本 1)更新显卡驱动 2)安装cuda 10 https://developer.nvidia.com/cuda-10.0-download-archive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exelocal 3)安装对应cuda 10 的cudnn包(需要注册) https://developer.nvidia.co…

综合上述两个帖子: https://www.cnblogs.com/huadongw/p/6161145.html https://blog.csdn.net/u011587516/article/details/78995186 先把之前安装的xgboost都卸载干净: pip uninstall xgboost 确保电脑里安装了cuda. 然后按照下面的步骤来安装GPU版本的xgboost: $git clone --recursive https://github.com/dmlc/xgb…

注:笔者的ubuntu18.04 64bit已经安装好了显卡驱动,因此没有此步操作 1.获取cuda(https://developer.nvidia.com/cuda-downloads,选择ubuntu相关的runfile,cuda_9.0.176_384.81_linux.run) 2.安装cuda sudo apt-get install gcc-6 g++-6 (cuda 9仅支持gcc-6,而ubuntu18.04 64bit默认版本为gcc-7.3.0) cd /usr/bin s…

win10 用cmake 3.5.2 和 vs 2015 update1 编译 GPU版本(cuda 8.0, cudnn v5 for cuda 8.0)  用vs 2015打开 编译Release和Debug版本 看网上那个例子里面 工程里面有是三个文件夹 include(包含mxnet,dmlc,mshadow的include目录) lib(包含libmxnet.dll, libmxnet.lib,把用vs编译好的放过去) python(包含一个mxnet,setup.py, 以及buil…

之前一直在CPU上跑深度学习,由于做的是NLP方向所以也能勉强忍受.最近在做图像的时候,实在是扛不住了...还好领导们的支持买个虚拟机先体验下.由于刚买的机器,环境都得自己摸索,瞎搞过很多次,也走过很多弯路,所以我就记录下从裸机安装深度学习环境的正确过程.(全程root用户哦!) 裸机简介 服务器是阿里云的CentOS7.4,默认的时候选择的CUDA驱动选错了,1.5以上的tensorflow都应该选择CUDA9.0,注意不要太高,也不要太低!TF很挑剔! 先来聊聊裸机里面包含什么有用的东西:…