1. 已经安装cuda但是tensorflow仍然使用cpu加速的问题 电脑上同时安装了GPU和CPU版本的TensorFlow,本来想用下面代码测试一下GPU程序,但无奈老是没有调用GPU. import tensorflow as tf with tf.device('/cpu:0'): a = tf.constant ([1.0, 2.0, 3.0], shape=[3], name='a') b = tf.constant ([1.0, 2.0, 3.0], shape=[3], nam

AI这个概念好像突然就火起来了,年初大比分战胜李世石的AlphaGo成功的吸引了大量的关注,但其实看看你的手机上的语音助手,相机上的人脸识别,今日头条上帮你自动筛选出来的新闻,还有各大音乐软件的歌曲"每日推荐"--形形色色的AI早已进入我们生活的方方面面.深刻的影响了着我们,可以说,这是一个AI的时代. 其实早在去年年底,谷歌就开源了其用来制作AlphaGo的深度学习系统Tensorflow,相信有不少同学曾经对着这款强大的机器学习系统蠢蠢欲动,但虽然有关Tensorflow的教程其实

binary安装(推荐) 注意需要能访问外网 Install pip (or pip3 for python3) if it is not already installed: # Ubuntu/Linux 64-bit$ sudo apt-get install python-pip python-dev # Mac OS X$ sudo easy_install pip Install TensorFlow: # Ubuntu/Linux 64-bit, CPU only:$ sudo pi

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摘要: Step by Step 真正从零开始,TensorFlow详细安装入门图文教程!帮你完成那个最难的从0到1 安装遇到问题请文末留言. 悦动智能公众号:aibbtcom AI这个概念好像突然就火起来了,年初大比分战胜李世石的AlphaGo成功的吸引了大量的关注,但其实看看你的手机上的语音助手,相机上的人脸识别,今日头条上帮你自动筛选出来的新闻,还有各大音乐软件的歌曲"每日推荐"--形形色色的AI早已进入我们生活的方方面面.深刻的影响了着我们,可以说,这是一个AI的时代. 其实早

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

1 pip install 最简单直接的方法,通过pip install安装,命令如下: pip install tensorflow-gpu //安装gpu版tensorflow pip install tensorflow //安装cpu版tensorflow 首先,需要安装本地用户本地的python,这样pip install后会安装到用户本地目录. 但是,如果系统的环境不稳定,会出现很多细节问题.如下: 1.1 安装中遇到的问题 错误1) Could not find a version

Anaconda+Tensorflow环境安装与配置 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/willnote/p/6746499.html Anaconda安装 在清华大学 TUNA 镜像源选择对应的操作系统与所需的Python版本下载Anaconda安装包.Windows环境下的安装包直接执行.exe文件进行安装即可,Ubuntu环境下在终端执行 $ bash Anaconda2-4.3.1-Linux-x86_64.sh #Python 2.7版本 或者 $ bash

Tensorflow的安装,具体操作就不演示了.具体操作请移步: http://blog.csdn.net/darlingwood2013/article/details/60322258#comments TensorFlow是基于python的,因此TensorFlow对于python就是一个包,所以想使用TensorFlow应该是向python环境中导入一个TF包,所以使用安装这一词难免让人迷糊(通常安装都是说软件的安装). 既然基于python,肯定要先装python啦,通常都是使用集成

对于 CPU 版本 pip3 install –upgrade tensorflow 对于 GPU 版本: pip3 install –upgrade tensorflow-gpu [TensorFlow | 升级]TensorFlow 1.0 发布 1. 安装 step 1: $ pip install tensorflow # Python 2.7; CPU support (no GPU support) $ pip3 install tensorflow # Python 3.n; CP

欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://www.tensorflownews.com/,学习更多的机器学习.深度学习的知识! 本系列教程将手把手带您从零开始学习Tensorflow,并最终通过Tensorflow实现一些经典的项目.欢迎您关注我们的教程,关注更多机器学习.深度学习相关的优质博文. Tensorflow是由谷歌大脑团队于2015年11月开发的第二代开源的机器学习系统.Tensorflow支持python.C++.java.GO等多种编程语言,以及CNN.RNN和GAN等深度

Win10下Tensorflow的安装 1. Tensorflow简介 TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统,其命名来源于本身的运行原理.Tensor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算,TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程.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1. 目前官方发布的稳定版本为1.10. 2. 安装 安装之前,首先需要确定安装CPU版还是GP

这几天打算自己入门学习机器学习的内容,首先要安装Tensorflow. 自己捣鼓了几天才捣鼓出来.可能真的是比较笨orz 现在试试写一个教程,希望可以帮到迷路滴孩子们! 大体地说四步: 安装python环境->配置python的path->安装numpy->安装tensorflow step1 安装python环境 安装python的时候 进入这个地方:https://www.python.org/downloads/windows/ 点选Windows x86-64 executabl

tensorflow环境安装1.安装虚拟机Virtrualbox下载地址:https://www.virtualbox.org/wiki/Downloads 2.下载安装Ubuntu镜像下载地址:https://www.ubuntu.com/download/desktop 3.下载安装anaconda下载地址:https://www.anaconda.com/download/ 把安装包放到Linux目录下, 执行sh Anaconda3-5.3.0-Linux-x86_64.sh会自动安装.

一.验证mysql是否安装 1.whereis mysql:如果安装了mysql就会显示mysql安装的地址 2.which mysql:查看文件的运行地址 3.chkconfig --list mysqld:没有安装则显示在mysqld服务中读取信息时出错,没有那个文件或目录 4.service mysqld start :没有安装则显示未被识别的服务 5.rpm -e mysql:没有安装则显示未被安装

    在根据教程http://blog.csdn.net/sb19931201/article/details/53648615安装好全部的时候,却无情的给我抛了几个错: 1.AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'device'     这貌似是我先pip了tensorflow-gpu的包,再添加cuDnn库. 2.ImportError: Could not find 'cudart64_80.dll'. TensorFl

在windows上极简安装GPU版AI框架 如果我们想在windows系统上安装GPU版本的AI框架,比如GPU版本的tesnorflow,通常我们会看到类似下面的安装教程 官方版本 安装CUDA 安装cuDNN 配置环境变量 安装python环境 安装gpu版的tensorflow开发包 咋看上去好像不是很复杂,但是其中坑多到你怀疑人生. 下载的cuDNN时候需要注册,而且因为cuDNN文件在外网,下载速度很慢. 比如不同版本的tensorflow和CUDA(cuDNN)的版本是有匹配关系的,

reference: https://blog.csdn.net/zlase/article/details/79261348 import numpy import tensorflow as tf a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0], shape=[2, 2], name='a') b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0], shape=[2, 2], name='b') c = tf.matmul(a, b) sess

1. tensorflow安装教程:https://www.tensorflow.org/versions/r0.8/get_started/os_setup.html#pip-installation 安装完后,安装cudnn 解压cudnn-7.0-linux-x64-v4.0-prod.tgz后得到cuda文件夹 $ sudo tar xvf cudnn-7.0-linux-x64-v4.0-prod.tgz $ cd cuda/include $ sudo cp *.h /usr/loc

一.直接python安装 1.CPU版本: pip3 install --upgrade tensorflow 2.GPU版本:pip3 install --upgrade tensorflow-gpu 一般学习推荐安装CPU版本,GPU版本有一些前置条件 二.Anaconda安装 1.安装Anaconda,如果下载过慢,请点清华镜像下载 2.打开它的命令行 3.创建tensorflow虚拟环境 conda create -n tensorflow python=3.5 4.激活环境 activ

1.source activate python362.source activate tensorflow-gpu3.pip install tensorflow-gpu(提示安装的这个版本:tensorflow_gpu-1.12.0-cp36-cp36m-m) 4.查询GPUfrom tensorflow.python.client import device_lib def get_available_gpus(): """ 查看GPU的命令:nvidia-smi 查看