h1 { counter-reset: h2counter; } h2 { counter-reset: h3counter; } h3 { counter-reset: h4counter; } h4 { counter-reset: h5counter; } h5 { counter-reset: h6counter; } h6 { } h2:before { counter-increment: h2counter; content: counter(h2counter) ".\0000a

问题描述 打开d2l-zh目录,使用jupyter notebook打开文件运行,import mxnet 出现无法导入mxnet模块的问题, 但是命令行运行是可以导入mxnet模块的. 原因: 激活环境是能够运行代码的前提. 解决方法: 在d2l-zh目录运行conda activate gluon命令,然后再打开jupyter notebook,则可以正常导入mxnet模块. 参考 1. d2l-zh-doc; 2. [动手学深度学习]中Jupyter notebook中 import mx

​ 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 ​

深度学习实验室服务器系统配置手册 目录:     一,显卡安装     二,U盘启动盘制作     三,系统安装     四,系统的基本配置     五,安装Nvidia驱动     六,安装cuda7.5     七,安装cudnn5.1     八,安装opencv2.4.10     九,安装caffe   一,硬件安装 1,拧动背侧的螺丝,拆除两侧机壳罩 2,将GPU插入对应卡槽,封紧螺丝 3,线头黑色一端按照6+8插入,灰色一端插入另一侧任意插口内 4,电脑显示屏连接使用HDML转VG

这是<使用亚马逊云服务器EC2做深度学习>系列的第二篇文章. (一)申请竞价实例  (二)配置Jupyter Notebook服务器  (三)配置TensorFlow  (四)配置好的系统镜像 Jupyter Notebook是Python中的一个开源编辑器.它的主界面就是一个网页,可以在浏览器中远程执行程序. 同时它可以方便地混杂代码和程序的说明,有许多TensorFlow的教程就是用Jupyter Notebook来编写的. 出于安全的考虑,Jupyter Notebook默认只能在本地访

这是<使用亚马逊云服务器EC2做深度学习>系列的第四篇文章. (一)申请竞价实例  (二)配置Jupyter Notebook服务器  (三)配置TensorFlow  (四)配置好的系统镜像 配置深度学习的环境是一个非常繁琐的过程.它要求你对Linux命令有一定地了解,与此同时各种深度学习库.驱动更新十分频繁,有可能明天教程里的安装脚本就不管用了. AMI AMI就是解决方法.AMI是可以直接在EC2启动的系统镜像,有的系统镜像已经配置好了使用GPU的深度学习环境,这样启动实例后,你就可以直

这是<使用亚马逊云服务器EC2做深度学习>系列的第一篇文章. (一)申请竞价实例  (二)配置Jupyter Notebook服务器  (三)配置TensorFlow  (四)配置好的系统镜像 众所周知深度学习对计算机的要求很高,配置一台数千元的GPU.8GB的内存.HDD的硬盘的深度学习机器价格不菲.然而你并不需要专门配置一台计算机来做深度学习. 亚马逊云服务AWS上被广泛用于部署网站服务,大多数人不知道的是AWS也有带GPU的服务器.低配版的服务器拥(g2.2xlarge)有8核CPU,1

并非广告~实在是太良心了,所以费时间给他们点赞一下~ SuperVessel云平台是IBM中国研究院和中国系统与技术中心基于POWER架构和OpenStack技术共同构建的, 支持开发者远程开发的免费科研云平台.除支持虚拟机和容器服务外还提供:大数据Hadoop,Spark开发环境.Python科学计算开发环境(可替代Matlab).Java Eclipse/Bluefish运行环境.C/C++运行环境 只需任意一个邮箱,1分钟就可以申请到服务器,没见过更快的了-使用之后觉得不足之处: 1.由于

这是<使用亚马逊云服务器EC2做深度学习>系列的第三篇文章. (一)申请竞价实例  (二)配置Jupyter Notebook服务器  (三)配置TensorFlow  (四)配置好的系统镜像 TensorFlow是Google发布的深度学习框架,支持Python和C++的接口.TensorFlow既可以用于学术研究,也可以用于生产环境.许多Google的内部服务,就使用了TensorFlow,比如Gmail.语音识别等. 网络上TensorFlow的教程也很丰富,官方文档在第一时间就被翻译成

目录 一.Ubuntu18.04 LTS系统的安装 1. 安装文件下载 2. 制作U盘安装镜像文件 3. 开始安装 二.设置软件源的国内镜像 1. 设置方法 2.关于ubuntu镜像的小知识 三.Nvidia显卡驱动的安装 1. 首先查看显卡型号和推荐的显卡驱动 2. 安装nvidia-390版本驱动 3. 重启系统,可以查看安装是否成功 四.CUDA9.0的安装 1. CUDA版本选择 2. 安装CUDA9.0 3. 设置环境变量 五.cuDNN7.3的安装 六.Tensorflow-1.12

目录 一.Ubuntu16.04 LTS系统的安装 二.设置软件源的国内镜像 1. 设置方法 2.关于ubuntu镜像的小知识 三.Nvidia显卡驱动的安装 1. 首先查看显卡型号和推荐的显卡驱动 2. 安装nvidia-384版本驱动 3. 重启系统,可以查看安装是否成功 四.CUDA9.0的安装 1. CUDA版本选择 2. 安装CUDA9.0 3. 设置环境变量 五.cuDNN7.3的安装 六.Tensorflow-1.12的安装 1. Python开发环境配置. 2. 创建Python

基于Ubuntu+Python+Tensorflow+Jupyter notebook搭建深度学习环境 前言一.环境准备环境介绍软件下载VMware下安装UbuntuUbuntu下Anaconda的安装二.Xshell远程连接Ubuntu系统三.Jupyter notebook服务器的配置及远程访问四.远程环境的测试Tensorflow软件库的安装简单爬虫数据可视化基于神经网络实现fashion_mnist图片的识别总结 前言 如今,人工智能.深度学习等高深知识逐渐融入大家的视野,小大验证码的识

服务器搭建远程docker深度学习环境 本文大部分内容参考知乎文章 Docker+PyCharm快速搭建机器学习开发环境 搭建过程中出现ssh连接问题可以查看最后的注意事项 Docker Docker是一种容器技术,类似于虚拟机,但比虚拟机更轻便.Docker容器内的应用程序直接运行于宿主的内核,而没有自己的内核,而且也没有硬件虚拟.更多Docker的相关知识可以看<Docker-从入门到实践>. Deepo Deepo是一个包含一系列Docker镜像的项目,这些镜像中包含了TensorFlo

在学习陈云的教程<深度学习框架PyTorch:入门与实践>的损失函数构建时代码如下: 可我运行如下代码: output = net(input) target = Variable(t.arange(0,10)) criterion = nn.MSELoss() loss = criterion(output, target) loss 运行结果: RuntimeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-37-e5c73

1,目的 Google Colaboratory(https://colab.research.google.com)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. Mask R-CNN(https://github.com/matterpo

Chainer是一个专门为高效研究和开发深度学习算法而设计的开源框架. 这篇博文会通过一些例子简要地介绍一下Chainer,同时把它与其他一些框架做比较,比如Caffe.Theano.Torch和Tensorflow. 大多数现有的深度学习框架是在模型训练之前构建计算图. 这种方法是相当简单明了的,特别是对于结构固定且分层的神经网络(比如卷积神经网络)的实现. 然而,现在的复杂神经网络(比如循环神经网络或随机神经网络)带来了新的性能改进和新的应用.虽然现有的框架可以用于实现这些复杂神经网络,但是

一个标准的数据分析码农必须要配一台超薄笔记本和一台高性能服务器,笔记本是日常使用,各种小问题的解决,同时也是用于远程连接终端服务器:高性能服务器就是核心的处理数据的平台,CPU.内存.硬盘容量.GPU等都必须要能满足数据分析和建模的要求. 笔记本强烈建议是Mac家的,无论是流畅度.美学.做工都绝对秒杀其他平台,唯一的缺点就是贵:服务器没有选择,只能用Linux了,ubuntu也是强烈推荐.目前除了打游戏,好像实在是找不到需要用Windows的理由了,奈何马上要奔3了,游戏最多也就是偶尔消遣一下,

如何运行具有奇点的NGC深度学习容器 How to Run NGC Deep Learning Containers with Singularity 高性能计算机和人工智能的融合使新的科学突破成为可能.现在需要在同一个系统上同时部署HPC和AI工作负载. 支持HPC和AI工作负载所需的软件环境的复杂性是巨大的.应用软件依赖于许多相互依赖的软件包.仅仅获得一个成功的构建是一个挑战,更不用说确保构建得到优化,以利用最新的硬件和软件功能. 容器是一种广泛采用的降低HPC和AI软件部署复杂性的方法.整

[源码解析] 深度学习流水线并行 PipeDream(4)--- 运行时引擎 目录 [源码解析] 深度学习流水线并行 PipeDream(4)--- 运行时引擎 0x00 摘要 0x01 前言 1.1 前文回顾 1.2 运行时系统 1.2.1 PyTorch 的特点 1.2.2 PyTorch RPC Distributed RPC framework APIs [Now Stable] 1.2.3 PipeDream的特性 1.2.4 结合起来 0x02 使用 2.1 如何调用 2.2 总体逻

转载:https://www.oschina.net/news/79500/57-most-popular-deep-learning-project-at-github GitHub 上 57 款最流行的开源深度学习项目 本文整理了 GitHub 上最流行的 57 款深度学习项目(按 stars 排名).最后更新:2016.08.09 1.TensorFlow 使用数据流图计算可扩展机器学习问题 TensorFlow 是谷歌的第二代机器学习系统,按照谷歌所说,在某些基准测试中,TensorFl