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

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

TensorFlow 是用于机器学习任务的开源软件.它的创建者 Google 希望提供一个强大的工具以帮助开发者探索和建立基于机器学习的应用,所以他们在去年作为开源项目发布了它.TensorFlow 是一个非常强大的工具,专注于一种称为深层神经网络deep neural network(DNN)的神经网络. 深层神经网络被用来执行复杂的机器学习任务,例如图像识别.手写识别.自然语言处理.聊天机器人等等.这些神经网络被训练学习其所要执行的任务.由于训练所需的计算是非常巨大的,在大多数情况下需要 G

关于anaconda安装,虽然清华镜像站资源很丰富,但是不知道是网络还是运气的问题,用这个路径安装的时候总是出现文件丢失.具体表现可能是anaconda prompt 找不到,conda命令无效等问题(已经加了系统变量), 我自己的问题发现是Scripts安装包总是不全,因为当时是初学,干脆就用了miniconda来暂时代替,也可以通过miniconda安装,比较快可以满足初学需要. 进度需要,现在安装anaconda,一开始没有清理垃圾页面,同时从两个源下载,就出现了下图这种问题,打不开,而且

本人电脑配置(公司的)gtx1080ti,下载的的cuda8.0,cudnn6.0,python3.5.3安装完成后,安装tensorflow 1.pip install tensorflow-gpu 本人建议使用清华镜像站,或者其他火内的的pypi源,这样不会因为网速问题出现安装失败 2.这个时候运行 python import tensorflow as tf 立马报错 经过最终在stackoverflow上找到了解决方法, 原来tensorflow在windows下还不支持cudnn6,所

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

摘要: 1.以动态图形式计算一个简单的加法 2.cpu和gpu计算力比较(包括如何指定cpu和gpu) 3.关于gpu版本的tensorflow安装问题,可以参考另一篇博文:https://www.cnblogs.com/liuhuacai/p/11684666.html 正文: 1.在tensorflow中计算3.+4. ##1.创建输入张量 a = tf.constant(2.) b = tf.constant(4.) ##2.计算结果 print('a+b=',a+b) 输出:a+b= t

#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

http://blog.csdn.net/jerr__y/article/details/53695567 前言:本文主要介绍如何在 ubuntu 系统中配置 GPU 版本的 tensorflow 环境.主要包括: - cuda 安装 - cudnn 安装 - tensorflow 安装 - keras 安装 其中,cuda 安装这部分是最重要的,cuda 安装好了以后,不管是 tensorflow 还是其他的深度学习框架都可以轻松地进行配置. 我的环境: Ubuntu14.04 + TITAN

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

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

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

1.下载python3.5.2版本并安装(必须是3.5版本,而且3.5后不带字母的版本) 2.使用下面的地址下载tensorflow的GPU版本 http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#numpy 3.以及tensorflow的依赖protubuf,还有其它比如numpy,scipy等,cuda是cuda8.0的44版本 4.安装cuda8.0,如果有报警信息也是可以装的(如截图) 安装完后看环境变量里有以下两项就表明cuda安装成功! 5.下载与c

最近在Linux服务器上配置项目,项目需要使用GPU版本的pytorch和TensorFlow,而且该项目内会同时使用TensorFlow的GPU和CPU. 在服务器上装环境,如果重新开始,就需要下载很多依赖包,而且如果直接在系统上安装包,可能会和服务器上的其他包发生冲突,因此使用Anaconda创建虚拟环境来管理项目的依赖包.Anaconda的安装可以去清华大学的镜像下载,速度比较快,选择对应的版本就可以了 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anacon

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

本文来自计算机体系结构专家王逵.他认为,“摩尔定律结束之后,性能提升一万倍”不会是科幻,而是发生在我们眼前的事实.   2008年,<三体2:黑暗森林>里写到:   真的很难,你冬眠后不久,就有六个新一代超级计算机大型研究项目同时开始,其中三个是传统结构的,一个是非冯结构的,另外两个分别是量子和生物分子计算机研究项目.但两年后,这六个项目的首席科学家都对我说,我们要的计算能力根本不可能实现.量子计算机项目是最先中断的,现有的物理理论无法提供足够的支持,研究撞到了智子的墙壁上.紧接着生物分子计算

CPU,GPU,GPGPU 1．基本概念 1.1  GPU 图形处理器(bai英语:Graphics Processing Unit,缩写:GPU),又称显示核心.视觉du处理器.zhi显示芯片,是一种专门在个人电脑.工dao作站.游戏机和一些移动设备(如平板电脑.智能手机等)上图像运算工作的微处理器. 1.2  CPU 中央处理器(CPU,Central Processing Unit)是一块超大规模的集成电路,是一台计算机的运算核心(Core)和控制核心( Control Unit).它的功

导读: CPU和GPU之所以大不相同,是由于其设计目标的不同,它们分别针对了两种不同的应用场景.CPU需要很强的通用性来处理各种不同的数据类型,而GPU面对的则是类型高度统一的.相互无依赖的大规模数据和不需要被打断的纯净的计算环境. “为什么现在更多需要用的是 GPU 而不是 CPU,比如挖矿甚至破解密码? ” 以下是比较准确靠谱的回答: 1.现在更多被需要的依然是CPU,只是GPU在大规模并发计算中体现出其一技之长所以应用范围逐渐变得广泛,并成为近些年的热点话题之一. 为什么二者会有如此的不同

目录 写在前面 成员变量的含义及作用 构造与析构 内存同步管理 参考 博客:blog.shinelee.me | 博客园 | CSDN 写在前面 在Caffe源码理解1中介绍了Blob类,其中的数据成员有 shared_ptr<SyncedMemory> data_; shared_ptr<SyncedMemory> diff_; std::shared_ptr 是共享对象所有权的智能指针,当最后一个占有对象的shared_ptr被销毁或再赋值时,对象会被自动销毁并释放内存,见cp