使用GPU跑Tensorflow代码实录

使用conda创建一个新的虚拟环境输入 conda create -n intelligent-judge python=3.6 创建一个python版本为3.6的名字是intelligent-judge的虚拟环境查看显卡信息输入lspci | grep -i vga查看显卡信息很明显是NVIDIA Quadro GP100 配置CUDA和CUDNN 本来是要去下载cuda和cudnn的,结果一看,服务器上已经有现成的了输入 cat /usr/local/cuda/version.tx…

关于使用实验室服务器的GPU以及跑上TensorFlow代码

连接服务器 Windows - XShell XFtp SSH 通过SSH来连接实验室的服务器使用SSH连接已经不陌生了 github和OS课设都经常使用目前使用 192.168.7.169 使用工具 XShell 和 XFtp 使用XShell连接服务器以及操作,服务器每个节点上都安装了Ubuntu 16.04 LTS操作系统使用XFtp管理文件参考资料: Xshell+Xftp SSH隧道代理 Xshell通过SSH密钥.SSH代理连接Linux服务器详解 Mac OS - Term…

如何免费使用GPU跑深度学习代码

从事深度学习的研究者都知道,深度学习代码需要设计海量的数据,需要很大很大很大(重要的事情说三遍)的计算量,以至于CPU算不过来,需要通过GPU帮忙,但这必不意味着CPU的性能没GPU强,CPU是那种综合性的,GPU是专门用来做图像渲染的,这我们大家都知道,做图像矩阵的计算GPU更加在行,应该我们一般把深度学习程序让GPU来计算,事实也证明GPU的计算速度比CPU块,但是(但是前面的话都是废话)我们穷,买不起呀,一块1080Ti现在也要3500左右,2080Ti要9000左右,具体价格还要看显存大…

查看是否用GPU跑的TensorFlow程序

查看是否用GPU跑的TensorFlow程序第一种方法,直接输出日志法(推荐) import tensorflow as tf sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True)) 第二种方法,跑计算量打的程序,然后用nvidia-smi查看GPU的使用情况…

新人如何运行Faster RCNN的tensorflow代码

0.目的刚刚学习faster rcnn目标检测算法,在尝试跑通github上面Xinlei Chen的tensorflow版本的faster rcnn代码时候遇到很多问题(我真是太菜),代码地址如下: https://github.com/endernewton/tf-faster-rcnn 1. 运行环境配置代码的README里面说明了,环境要求既有是这个git里面的,还有就是rbg的caffe代码中也有了一些环境.基本上包括: python2.7 CUDA(并行计算库)>=6.0 cud…

Transformer解析与tensorflow代码解读

本文是针对谷歌Transformer模型的解读,根据我自己的理解顺序记录的. 另外,针对Kyubyong实现的tensorflow代码进行解读,代码地址https://github.com/Kyubyong/transformer 这里不会详细描述Transformer的实现机理,如果有不了解Transformer的可以先阅读文章<Attention is all you need>,以及我列出的一些参考博客,都是不错的解读. Layer Normalization 首先是Layer Norm…

使用GPU训练TensorFlow模型

查看GPU-ID CMD输入: nvidia-smi 观察到存在序号为0的GPU ID 观察到存在序号为0.1.2.3的GPU ID 在终端运行代码时指定GPU 如果电脑有多个GPU,Tensorflow默认全部使用.如果想只使用部分GPU,可以设置CUDA_VISIBLE_DEVICES 命令行输入: # 指定采用1号GPU运行*.py CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python *.py Environment Variable Syntax Results CUDA_VIS…

TensorFlow代码初识

直接看代码 import tensorflow as tf # tf.Variable生成的变量,每次迭代都会变化, # 这个变量也就是我们要去计算的结果,所以说你要计算什么,你是不是就把什么定义为Variable ''' TensorFlow程序可以通过tf.device函数来指定运行每一个操作的设备. 这个设备可以是本地的CPU或者GPU,也可以是某一台远程的服务器. TensorFlow会给每一个可用的设备一个名称,tf.device函数可以通过设备的名称,来指定执行运算的设备.比如CPU…

深度学习之卷积神经网络CNN及tensorflow代码实例

深度学习之卷积神经网络CNN及tensorflow代码实例什么是卷积? 卷积的定义从数学上讲,卷积就是一种运算,是我们学习高等数学之后,新接触的一种运算,因为涉及到积分.级数,所以看起来觉得很复杂. 我们称其连续的定义为: 其离散的定义为: 这两个式子有一个共同的特征: 这个特征有什么意义呢? 我们令,当n变化时,只需要平移这条直线在上面的公式中,是一个函数,也是一个函数,例如下图所示即下图即根据卷积公式,求即将变号为,然后翻转变成,若我们计算的卷积值, 当n=0时: 当n=1时:…

禁用GPU版本TensorFlow，切换到CPU版本TensorFlow。

#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…

GPU 版 TensorFlow failed to create cublas handle: CUBLAS_STATUS_ALLOC_FAILED

原因: 使用 GPU 版 TensorFlow ,并且在显卡高占用率的情况下(比如玩游戏)训练模型,要注意在初始化 Session 的时候为其分配固定数量的显存,否则可能会在开始训练的时候直接报错退出. 解决方法: gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.333) sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options)) 原先代码: wit…

Ubuntu 16安装GPU版本tensorflow

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…

Windows 2012服务器安装GPU版TensorFlow完全攻略

一.首先,推荐用Anaconda安装因为Anaconda本身就已经默认安装了很多常用的Python库,可以省去大量的库安装过程,并且解决兼容性问题. Anaconda本身的安装也非常简单,搜索Anaconda官网,下载最新的Anaconda对应的exe文件,约几百兆,双击安装即可. 启动Anaconda navigator,切换到Environments选项卡,选择Open Terminal启动DOS命令窗口.如下图: 二.接着,安装GPU版Tensorflow DOS命令行输入此命令开始安装…

tensorflow 代码阅读

具体实现: https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/core/framework 『深度长文』Tensorflow代码解析 https://zhuanlan.zhihu.com/p/25929909 tensorflow最新版本封装得更抽象了... 开源技术书:TensorFlow内核剖析 https://www.jianshu.com/p/fda4ae1e2547…

关于Haclon使用GPU加速的代码实例

关于Haclon使用GPU加速的代码实例 read_image(Image, 'T20170902014819_58_2_1.bmp') *没有加加速并行处理 count_seconds(T1) to by rotate_image(Image, Image1, , 'constant') endfor count_seconds(T2) Time1:=(T2-T1)* stop() *以下两种加速只能选一种 *GPU加速,支持GPU加速的算子Halcon10只有56个 query_availa…

条件随机场（crf）及tensorflow代码实例

对于条件随机场的学习,我觉得应该结合HMM模型一起进行对比学习.首先浏览HMM模型:https://www.cnblogs.com/pinking/p/8531405.html 一.定义条件随机场(crf):是给定一组输入随机变量条件下,另一组输出随机变量的条件概率的分布模型,其特点是假设输出随机变量构成马尔科夫随机场.本文所指线性链条件随机场. 隐马尔科夫模型(HMM):描述由隐藏的马尔科夫链随机生成观测序列的过程,属于生成模型. 当然,作为初学者,从概念上直观感受不到两者的区别与联系,甚至…

如何高效的学习 TensorFlow 代码? 以及TensorFlow相关的论文

https://www.zhihu.com/question/41667903 源码分析 http://www.cnblogs.com/yao62995/p/5773578.html 如何贡献TensorFlow代码 https://github.com/DjangoPeng/tensorflow/blob/master/CONTRIBUTING.md https://research.google.com/pubs/abadi.html…

Ubuntu16安装GPU版本TensorFlow（个人笔记本电脑）

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…

深度学习之卷积神经网络CNN及tensorflow代码实现示例

深度学习之卷积神经网络CNN及tensorflow代码实现示例 2017年05月01日 13:28:21 cxmscb 阅读数 151413更多分类专栏: 机器学习深度学习机器学习版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/cxmscb/article/details/71023576 一.CNN的引入在人工的全连接神经网络中,每相邻两层之间的每个神经元之间都是有边相连的…

运行TensorFlow代码时报错

运行TensorFlow代码时报错错误信息ImportError: libcublas.so.10.0: cannot open shared object file 原因:TensorFlow版本与CUDA版本不匹配可使用pip3 install tensorflow-gpu==[version]将TensorFlow版本切换到制定版本中去,其对应的version可在'>TensorFlow官网查看另: 1.查看cuda版本(在ubuntu下): cat /usr/local/cuda/…

Google Colab——用谷歌免费GPU跑你的深度学习代码

Google Colab简介 Google Colaboratory是谷歌开放的一款研究工具,主要用于机器学习的开发和研究.这款工具现在可以免费使用,但是不是永久免费暂时还不确定.Google Colab最大的好处是给广大的AI开发者提供了免费的GPU使用!GPU型号是Tesla K80!你可以在上面轻松地跑例如:Keras.Tensorflow.Pytorch等框架. 官方教程新手指引:https://medium.com/deep-learning-turkey/google-colab-…

linux系统利用GPU跑数据（tensorflow）

https://blog.csdn.net/qq_26591517/article/details/82469680 查看机器上GPU情况命令: nvidia-smi 功能:显示机器上gpu的情况命令: nvidia-smi -l 功能:定时更新显示机器上gpu的情况命令:watch -n 3 nvidia-smi 功能:设定刷新时间(秒)显示GPU使用情况其中左上侧有0.1.2.3的编号,表示GPU的编号,在后面指定GPU时需要使用这个编号. 在终端执行程序时指定GPU CUDA_VI…

Tensorflow代码解析（一）

http://www.leiphone.com/news/201702/n0uj58iHaNpW9RJG.html?utm_source=tuicool&utm_medium=referral 摘要 2015年11月9日,Google发布深度学习框架TensorFlow并宣布开源,并迅速得到广泛关注,在图形分类.音频处理.推荐系统和自然语言处理等场景下都被大面积推广.TensorFlow系统更新快速,官方文档教程齐全,上手快速且简单易用,支持Python和C++接口.本文依据对Tensorflo…

Win10 64bit下安装GPU版Tensorflow+Keras

Tensorflow和Keras都是支持Python接口的,所以本文中说的都是搭建一个Python的深度学习环境. Keras是对Tensorflow或者Theano的再次封装,也就是以Tensorflow或Theano为后端,默认的后端是tensorflow,如果你想使用theano为后端,可以更改为theano.Keras为什么要对tensorflow和theano进行再次封装,当然是为了使用更简单!为了让我们不用关注那么多的底层细节,把所有精力都放在实际问题上面. Tesorflow与th…

GPU版TensorFlow怎么指定让CPU运行

由于某些原因GPU版的TensorFlow运行起来会出现一些问题,比如内存溢出等情况.此时我们可以用CPU和系统内存来运行我们的程序. 代码如下: import osos.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID"os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "-1"将以上三行代码放入程序首部即可.--------------------- 作者:MarT…

Win10 在 CUDA 10.1 下跑 TensorFlow 2.x

深度学习最热的两个框架是 pytorch 和 tensorflow,pytorch 最新版本是 1.3,tensorflow 最新版本为 2.0,在 win10 下 pytorch 1.3 要求的 cuda 最高版本是 10.1,见下图: 而 tensorflow 2.0 使用的 cuda 版本是 10.0,见下图: 这就造成了冲突,一般是装 cuda 10.1,然后再重新编译 tensorflow 2.0 源码跑在 cuda 10.1 下,编译 tensorflow 源码的步骤还是较麻烦的,也…