转载:https://blog.csdn.net/kudou1994/article/details/86735451 服务器在训练模型,另一边我在瞎胡乱搞不晓得咋个搞的,就不能使用GPU了.python2.7: from tensorflow.python.client import device_lib print(device_lib.list_local_devices()) 打算卸载原有的tensorflow重新安装来解决.踩了很多坑,也尝试过强制安装TF的方法,最后还是不行.最后怀疑

导语: 人工智能的火热,带来了一波学习TensorFlow深度学习框架的热潮.聊深度学习免不了要用GPU,但目前GPU费用较高,对于个人学习者和创业公司来讲的话,按需配置的云GPU服务器是一个不错的选项. 华为云提供了按需配置的GPU服务器,云资源购买很方便,但GPU服务器的配置安装往往依赖一些Nvidia开发的组件,如何快速进行部署,可以用容器化的服务来简化,华为云专家技术公开课邀请到云享专家江魁,对这套开发组件作一次系统介绍. [立即报名]点击报名,进行线上预约观看 [你分享,我送礼] 了解

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/qq_33690342/article/details/81301624 1.Windows 系统在“运行”对话框中输入dxdiag,点击“确定” 按钮,会打开“DirectX诊断工具”窗口.再点击其中的“显示”标签页,便可查看电脑的显卡信息.我的是win10系统如下: 2.Linux 系统直接在terminal 终端输入以下命令:lsp

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

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! You must choose one of the following types of TensorFlow to install: TensorFlow with CPU support only. If your system does not have a NVIDIA® GPU, you must install this version. Note that this version of TensorFlow is typically much easier

PS:这是GPU版本,CPU版会用笔记本环境另写一篇博客. 前置准备 查看GPU型号 电脑桌面->右键我的电脑->选择管理->点击设备管理器  如下图: 如果不是英伟达显卡,那么不用往下看了,GAMEOVER! 查看CUDA算力 gpu版本要求电脑的GPU硬件必须有CUDA支持,并且计算能力最低为3.5以上. 查看地址在这里:https://developer.nvidia.com/cuda-gpus 这个就是我的: 下载GPU驱动 下载地址:https://www.nvidia.com

# 安装 2.7 环境conda create -n python2. python= conda activate python2. # 安装 1.1.0 gpu版本pip # 配置环境变量export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-8.0/lib64 export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-8.0/lib64:/usr/local/cuda-8.0/ex

区别于其他入门教程的"手把手式",本文更强调"因"而非"果".我之所以加上"通用"字样,是因为在你了解了这个开发环境之后,那些很low的错误你就不会犯了. 大家都知道深度学习涉及到大量的模型.算法,看着那些乱糟糟的公式符号,心中一定是"WTF".我想说的是,这些你都不要管,所谓车到山前必有路. 所需安装包 通常以我的习惯是以最简单的方式来接触一门新的技术,并且尽量抛弃新的(边缘)技术的介入,如果因为一些其他

1.下载安装Anaconda 官方地址:https://www.continuum.io/downloads/镜像地址:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 一般默认步骤安装即可. 2.检测目前安装了哪些环境 首先打开Anaconda Prompt:开始菜单-->程序-->Anaconda3-->Anaconda Prompt 然后在命令行执行命令: conda info --envs 3.设置国内镜像 # 添加An

由于在学习神经网络,为了尝试各种深度学习框架,电脑上目前安装了caffe, caffe2, paddlepaddle, tensorflow三款主流框架,但是安装过程中真是痛不欲生. 且不说单单安装一个caffe框架时花了我两天时间,各种cuda, cudnn不适应,还有Python接口有问题,由于我一直都习惯用Python3,还把它配置成了在Python3 环境下运行,可是paddlepaddle只支持Python2.7,没办法又把Python2所需支持的依赖库安装好,但是最闹心的是这三家框架

TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统.主要用于深度学习(神经网络)方面的研究与应用.Tensorflow适用与Python.C++.Java,本博客中主要运用Python进行深度学习的应用.下面第一步先安装Anaconda [安装] 1.进入Tensorflow官网Install->on windows 进入后下载Python 3.x版本的 2.在安装过程中,如果你的电脑里没有Python,就把两个都勾上.上一个是自动配置Python环境变量,下一

 1.Window,MacOS,Linux都已支持Tensorflow.  2.Window用户只能使用python3.5(64bit).MacOS,Linux支持python2.7和python3.3+.  3.有GPU可以安装带GPU版本的,没有GPU就安装CPU版本的.  推荐安装Anaconda,pip版本大于8.1.    Windows安装Tensorflow CPU版本: 管理员方式打开命令提示符,输入命令:pip install tensorflow GPU版本: 管理

前言 最近要开始学习深度,那么首先在电脑上安装tensorflow.但是我不知道是配置版本的问题,还是安装失误的问题,我安装了很久没有安装成功,最后重装了电脑,并且融合了所有的网上可以查到的方案才安装成功.所以为了方便他人,我把自己的安装过程写下来,以供大家参考. 另附:后来我又重新安装tensorflow gpu,一次安装成功,但是其中也遇到些从没有见过的问题,现补充在最后. 安装材料 Vs2013 Anaconda3-4.2-windows-x86_64 Cuda_9.0.148_win10

Anaconda指的是一个开源的Python发行版本,其主要优点如下: Anaconda默认安装了常见的科学计算包,用它搭建起Python环境后不用再费时费力安装这些包: Anaconda可以创建互相隔离的虚拟环境,可以在不同环境下制定不同版本的Python,安装不同依赖包,再也不用纠结多个Python版本究竟安装哪个: 一.本次安装所需的基本软件 1. Anaconda3-5.3.1-Windows-x86_64 2. pycharm-community-2019.3.4 3. python3

SSD_300_vgg和SSD_512_vgg weights下载链接[需要科学上网~]: Model Training data Testing data mAP FPS SSD-300 VGG-based VOC07+12+COCO trainval VOC07 test 0.817 - SSD-300 VGG-based VOC07+12 trainval VOC07 test 0.778 - SSD-512 VGG-based VOC07+12+COCO trainval VOC07 t

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

使用 TensorFlow, 你必须明白 TensorFlow: 使用图 (graph) 来表示计算任务. 在被称之为 会话 (Session) 的上下文 (context) 中执行图. 使用 tensor 表示数据. 通过 变量 (Variable) 维护状态. 使用 feed 和 fetch 可以为任意的操作(arbitrary operation) 赋值或者从其中获取数据. 综述 TensorFlow 是一个编程系统, 使用图来表示计算任务. 图中的节点被称之为 op (operation

本文介绍了tensorflow的常用函数,源自网上整理. TensorFlow 将图形定义转换成分布式执行的操作, 以充分利用可用的计算资源(如 CPU 或 GPU.一般你不需要显式指定使用 CPU 还是 GPU, TensorFlow 能自动检测.如果检测到 GPU, TensorFlow 会尽可能地利用找到的第一个 GPU 来执行操作.并行计算能让代价大的算法计算加速执行,TensorFlow也在实现上对复杂操作进行了有效的改进.大部分核相关的操作都是设备相关的实现,比如GPU. 下面是一些

摘要:本文主要对tf的一些常用概念与方法进行描述. tf函数 TensorFlow 将图形定义转换成分布式执行的操作, 以充分利用可用的计算资源(如 CPU 或 GPU.一般你不需要显式指定使用 CPU 还是 GPU, TensorFlow 能自动检测.如果检测到 GPU, TensorFlow 会尽可能地利用找到的第一个 GPU 来执行操作. 并行计算能让代价大的算法计算加速执行,TensorFlow也在实现上对复杂操作进行了有效的改进.大部分核相关的操作都是设备相关的实现,比如GPU.下面是

基本使用 使用 TensorFlow, 你必须明白 TensorFlow: 使用图 (graph) 来表示计算任务. 在被称之为 会话 (Session) 的上下文 (context) 中执行图. 使用 tensor 表示数据. 通过 变量 (Variable) 维护状态. 使用 feed 和 fetch 可以为任意的操作(arbitrary operation) 赋值或者从其中获取数据. 综述 TensorFlow 是一个编程系统, 使用图来表示计算任务. 图中的节点被称之为 op (oper