https://blog.csdn.net/m0_37867091/article/details/105788637

Prisma这个应用,你可能很熟悉.这是一个能将不同的绘画风格,迁移到照片中,形成不同艺术风格的图片. 2017年4月,美国康奈尔大学和Adobe的一个研究团队在arvix上通过论文“Deep Photo Style Transfer”, 提出一种叫做“深度摄影风格转换”的演化技术,能将一张照片的风格,迁移到另一张照片中.原论文作者给出了Ubuntu14.04系统下的Torch实现,但是该Torch代码实现需要配置复杂的MATLAB环境,但是浙大的LouieYang将该Torch实现转换成了Te

实际工作当中,经常维护好几个项目的代码,不同项目依赖的TF版本不一致问题.网上找了好多资料,但是每次遇到的问题都不一样,每次都要去查(就是是一样的问题,解决办法也可能会不一样)每次踩坑无数,今天痛定思痛,下决心总结一下. 基本概念 CUDA:用于GPU编程的语言,跑TF的时候用了GPU,TF里面很多函数(或者依赖库)是CUDA语言编写的.不同TF版本需要不同的CUDA. cuDNN:NVIDIA为深度学习,矩阵运算写的一个加速库.CUDA版本必须和cuDNN版本匹配.cuDNN和TF版本匹配与否

http://blog.csdn.net/u011961856/article/details/76861052 由于tensorflow版本不同,可能一些函数的调用也有变换,这时候可能需要查看tensorflow版本,可以在终端输入查询命令如下: python import tensorflow as tf tf.__version__ 查询tensorflow安装路径为: tf.__path__ 注意是双下划线

一.CUDA各版本官方下载地址 地址:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 二.说明 备忘,平时找个版本太难找了.

Y7000P电脑环境i7处理器,1060显卡,16g内存,win10家庭版(系统版本号1809),在联想官网升级过bios,所有驱动都是最新.(截止时间点2019年3月1日) python3.5 安装GeForce Experience到官网下载https://www.nvidia.com/zh-cn/geforce/geforce-experience/,experience检测显卡驱动,发现最新版本419.17,点击安装,一定要注意,选择自定义安装,然后有个纯净安装的勾选框.安装完成后需要重

Google发布了TensorFlow1.4正式版 在anaconad搜索依旧是1.2的版本,通过一番查阅,找到了方法 1,打开anaconda-prompt 2,激活你要安装的环境 activate 环境名称 3,查看各个版本: anaconda search -t conda tensorflow 4,找到自己pc环境对应的最新TensorFlow后,查看安装命令 anaconda show <USER/PACKAGE> 5,输入y,确认要下载安装的包就可以了. 6,查看版本和安装路径,

tensorflow集成和实现了各种机器学习基础的算法,可以直接调用. 代码集:https://github.com/ageron/handson-ml 监督学习 1)决策树(Decision Tree)和随机森林 决策树: 决策树是一种树形结构,为人们提供决策依据,决策树可以用来回答yes和no问题,它通过树形结构将各种情况组合都表示出来,每个分支表示一次选择(选择yes还是no),直到所有选择都进行完毕,最终给出正确答案. 决策树(decision tree)是一个树结构(可以是二叉树或非二

Anaconda是一个集成python及包管理的软件,记得最早使用时在2014年,那时候网上还没有什么资料,需要同时使用py2和py3的时候,当时的做法是同时安装Anaconda2和Anaconda3,修改里面的文件,例如将conda命令的exe文件,重命名为conda3,这个做法能用但是有很多问题:这几天需要使用以下spyder(anaconda 中集成的IDE)发现控制台一直显示connecting to kernel,我用的win10系统,可能是我将环境改动,导致无法正常运行.又重装了系统

cuda 版本 cat /usr/local/cuda/version.txt cudnn 版本 cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR 转发:https://medium.com/@changrongko/nv-how-to-check-cuda-and-cudnn-version-e05aa21daf6c

查看版本: import tensorflow as tf tf.__version__ 查看安装路径: tf.__path__

TensorFlow各个版本均可以在GitHub上下载,之前下载配置的是0.5.0版本,运行的时候,出现很多问题,什么模块缺失attribute,函数参数问题等,修改起来让人抓狂,后来索性下载使用0.6.0版本,问题就没了~如有小伙伴遇到类似问题,欢迎探讨~ TensorFlow-0.6.0 GitHub: https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/0.6.0

tensorflow 的版本在 1.1.0/1.2.0 之后 api 迎来重大变化,有必要将版本升级到最新的 1.1.0 以上. 1. 使用 upgrade CPU:pip3 install –upgrade tensorflow GPU:pip3 install –upgrade tensorflow-gpu 2. 指定升级的版本(1.1.0) CPU: pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.co

CUDA 查询: cat /usr/local/cuda/version.txt 或者 nvcc -V (也可以看到版本信息) CUDNN 查询 cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

0 引言 深度学习中常常用到half类型的半精度浮点数,但是cpu本身是不支持half的,因此需要进行转换. 1 half - float转换 参考了某博主的github,链接如下. https://github.com/ma-xiaodong/float_half_convertion/blob/master/convert.c  2 half使用中的冲突解决 (1)冲突描述 提示 "__half" has no member "x". 问题是之前我运行 &quo

1.GPU算力问题 查询:win+r, GPU:GeForce GTX 850m,算力5.0,还可以跑得起来深度项目 2.我们需要查看NVIDIA驱动版本,才能安装合适的CUDA版本. 在C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI目录下,打开命令行窗口,执行nvidia-smi.exe: 巧的是我的笔记本刚好够CUDA10.0.13,我装的就是这个版本. 版本对应关系: 3.设置一下CUDA 参考: https://blog.csdn.net/Kelly_

import tensorflow as tf tf.__version__ __看着是一个下划线,实际上是两个下划线,中间有空格 tf.__path_

python -c 'import tensorflow as tf; print(tf.__version__)' # for Python 2 python3 -c 'import tensorflow as tf; print(tf.__version__)' # for Python 3

>>>import tensorflow as tf >>>tf.__version__ __是两个下划线,中间有空格 >>>tf.__path_  

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

一.采用git bash来安装,确认已经安装了git 二.手动找到TensorFlow的模块文件夹地址,若不知道,输入以下两行代码: import tensorflow as tf tf.__path__ 输出的地址为TensorFlow模块所在地址 三.在此地址右键:git bash here 四.在git bash中输入以下命令: git clone --recurse-submodules https://github.com/tensorflow/models 五.安装编译完毕会发现tf