工作环境 系统:Ubuntu LTS 显卡:GPU NVIDIA驱动:410.93 CUDA:10.0 Python:.x CUDA以及NVIDIA驱动安装,详见https://www.cnblogs.com/orzs/p/10951473.html 需要部署的软件 conda环境 nccl2环境 openmpi环境 horovod环境 1. 创建conda环境 官网下载地址:https://www.anaconda.com/distribution/#download-section 下载合适

最近在研究Tensorflow Serving生产环境部署,尤其是在做服务器GPU环境部署时,遇到了不少坑.特意总结一下,当做前车之鉴. 1 系统背景 系统是ubuntu16.04 ubuntu@ubuntu:/usr/bin$ cat /etc/issue Ubuntu 16.04.5 LTS \n \l 或者 ubuntu@ubuntu:/usr/bin$ uname -m && cat /etc/*release x86_64 DISTRIB_ID=Ubuntu DISTRIB_RE

一.安装Anaconda 1.下载 下载地址为:https://www.anaconda.com/download/#linux 2.安装anaconda,执行命令: bash ~/Downloads/Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.sh 3.在安装过程中会显示配置路径 Prefix=/home/jsy/anaconda2/ 4.安装完之后,运行python,仍是ubuntu自带的python信息,需自己设置下环境变量 5.在终端输入$sudo gedit /etc/p

前一篇讲过环境的部署篇,这一次就讲讲从代码角度如何导出pb模型,如何进行服务调用. 1 hello world篇 部署完docker后,如果是cpu环境,可以直接拉取tensorflow/serving,如果是GPU环境则麻烦点,具体参考前一篇,这里就不再赘述了. cpu版本的可以直接拉取tensorflow/serving,docker会自动拉取latest版本: docker pull tensorflow/serving 如果想要指定tensorflow的版本,可以去这里查看:https:

matlab没有直接调用tensorflow模型的接口,但是有调用keras模型的接口,而keras又是tensorflow的高级封装版本,所以就研究一下这个……可以将model-based方法和learning-based方法结合,产生很多更有趣的应用. 我的电脑配置参考前一篇博客,总之就是window下,tensorflow-GPU,有显卡,python 3.5. (配置:https://blog.csdn.net/vera__zhang/article/details/78531550)

本文首发于个人博客https://kezunlin.me/post/6b505d27/,欢迎阅读最新内容! full guide tutorial to install and configure deep learning environments on linux server Quick Guide prepare tools MobaXterm (for windows) ssh + vscode for windows: drop files to MobaXterm to uploa

本文将指导你如何在自己的Mac上部署Theano + Keras的深度学习开发环境. 如果你的Mac不自带NVIDIA的独立显卡(例如15寸以下或者17年新款的Macbook.具体可以在"关于本机->系统报告->图形卡/显示器"里查看),那么你可能无法在这台Mac上使用GPU训练深度学习模型.不过这并不值得遗憾.事实上,我在自己的Macbook上(15-inch,Early 2013,NVIDIA GeForce GT 650M 1024 MB)做了一个简单的测试:在mni

平台信息:PC:ubuntu16.04.i5.七彩虹GTX1060显卡 作者:庄泽彬(欢迎转载,请注明作者) 说明:参考了网上的一堆的资料搭建了深度学习的开发环境,下班在宿舍折腾了好几个晚上才搞定,写篇文章记录一下. 一.安装Nvidia GTX1060显卡驱动 1.1 图1是本人使用的显卡,暂时没有那么多钱,买个便宜的玩玩,把显卡插入电脑主板,然后开启ubuntu系统, 图1 1.2 在终端输入lspci |grep VGA查看显卡型号,ubuntu系统自带了nouveau驱动,因此我们启动系

在Ubuntu18.04下配置深度学习/机器学习开发环境 1.下载并安装Anaconda 下载地址:https://www.anaconda.com/distribution/#linux 安装步骤: 1)在下载的anaconda路径下打开终端执行命令: bash ~/Downloads/Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh 2)记录下安装过程中的配置路径 Prefix=/home/your name/anaconda2/ 其中“your name”是你的用户名 3)安

前言: 本篇文章主要讲解的是在学习人工智能之深度学习时所学到的知识和需要的环境配置(安装Anaconda3和TensorFlow2步骤详解),以及个人的心得体会,汇集成本篇文章,作为自己深度学习的总结与笔记. 内容主要是人工智能和深度学习的简介.环境配置和简单的python实例演示. 对于刚了解人工智能基本常识和具有Python基础的人,再来看本篇文章,就会对人工智能之深度学习有种豁然开朗的感觉,也是对人工智能学习的一种进阶. PS:开发工具包在文章末尾,有需要或者有问题可以评论区留言讨论 一.

计划最近好好按步骤按阶段系统性的学习下机器学习和深度学习,希望能坚持下去. 2019-01-05 基于TensorFlow的深度学习系列教程 2--常量Constant 2019-01-03 深度学习Tensorflow生产环境部署(下·模型部署篇) 2019-01-03 深度学习Tensorflow生产环境部署(上·环境准备篇) 2018-12-23 基于TensorFlow的深度学习系列教程 1--Hello World! 2018-12-22 想要接触人工智能吗?先要学会如何阅读论文 20

所以我们的流程如图所示.将正负样本按 1:1 的比例转换为图像.将 ImageNet 中训练好的图像分类模型作为迁移学习的输入.在 GPU 集群中进行训练.我们同时训练了标准模型和压缩模型,对应不同的客户需求(有无 GPU 环境). 流程中比较核心的算法其实在文件到图像的转换.因为常规的网络一般能输入的尺寸也就是 300 x 300 上下,也就是 9K 左右的规模.而病毒样本的大小平均接近 1M,是远远大于这个尺寸.图像领域的常规转换方法就是缩放,或者用 pyramid pooling.这两者我

这篇文章详细介绍在centOS7.5上搭建基于keras/tensorflow的深度学习环境,该环境可用于实际生产.本人现在非常熟练linux(Ubuntu/centOS/openSUSE).windows上该环境的搭建 :) 前面三篇博客代码实现均基于该环境(开发或者测试过): [AI开发]Python+Tensorflow打造自己的计算机视觉API服务 [AI开发]基于深度学习的视频多目标跟踪实现 [AI开发]视频多目标跟踪高级版 运行环境 1) centOS 7.5 ,不要安装GUI桌面:

本文记录从零开始在CentOS7.x系统上搭建Caffe深度学习平台,并配置pycaffe环境.(由于在虚拟机上搭建,所以为CPU_ONLY模式) 1.选择CentOS7 mini版镜像安装虚拟机 镜像版本:CentOS-7-x86_64-Minimal-1511.iso 安装好虚拟机后,配置网卡,本文采用桥接模式接入局域网,能够正常访问互联网. 2.更新yum源 安装wget.net-tools等常用工具: yum install wget net-tools -y 更换国内yum源: wge

flask部署深度学习模型 作为著名Python web框架之一的Flask,具有简单轻量.灵活.扩展丰富且上手难度低的特点,因此成为了机器学习和深度学习模型上线跑定时任务,提供API的首选框架. 众所周知,Flask默认不支持非阻塞IO的,当请求A还未完成时候,请求B需要等待请求A完成后才能被处理,所以效率非常低.但是线上任务通常需要异步.高并发等需求,本文总结一些在日常使用过程中所常用的技巧. 一.前沿 异步和多线程有什么区别?其实,异步是目的,而多线程是实现这个目的的方法.异步是说,A发起

TensorRT深度学习训练和部署 NVIDIA TensorRT是用于生产环境的高性能深度学习推理库.功率效率和响应速度是部署的深度学习应用程序的两个关键指标,因为它们直接影响用户体验和所提供服务的成本.Tensor RT自动优化训练好的神经网络,以提高运行时性能,与仅使用通用CPU的深度学习推理系统相比,Tesla P100 GPU的能源效率(每瓦性能)提高多达16倍(见图1).图2显示了使用TensorRT和相对复杂的GoogLenet神经网络架构运行NVIDIA Tesla P100和K

​ 背景: 实验室给我分配了一个服务器 已经装好了docker 和nvidi docker . 现在我的目标是创建我自己的docker 然后在我自己的docker里装上anaconda环境. 我以前从没用过linux.所以对这一切都是迷迷茫茫不知其所以然.所以一些拙见还请不要见笑.也是整合了很多大佬的.(我是挂了VPN的,所以没有用过国内镜像,如果你发现哪里下不动东西了 可以搜搜怎么加入国内镜像源) 我的理解 docker 就是一个操作系统的模板.然后在服务器输入 docker images ​

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

reactjs学习一(环境搭配react+es6+webpack热部署) 本文的源码在这里下载 https://github.com/tianxiangbing/webpack-study   或者使用这个种子项目https://github.com/tianxiangbing/react-seed reactjs今年在前端圈里很火,用了三四个月,感觉确实很适合前端开发人员使用,值得深入一下,所以这里记录一下我简单的学习过程,首先是react的环境,由于现在react的新版本已经很稳定了,所以推

安装环境:Win 10 专业版 64位 + Visual Studio 2015 Community. 记录下自己在有GPU的环境下安装配置MXNet的过程.该过程直接使用MXNet release 的 pre-built 包,没有自己使用CMake编译.网上有很多自己编译的教程,过程都比较繁琐,直接使用release包对新手来说更加简单方便. 选择MXNet的原因是因为看了<Caffe.TensorFlow.MXNet三个开源库的对比>这篇博文,其中指出MXNet相对来说是最易上手的深度学习