转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/8576825.html 如果使用多gpu运行程序,可以直接使用CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 python xxx.py来设置该程序可见的gpu.当然也可以在程序开头设置os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '0,1,2,3'来使用. 如果在pycharm中调试时,使用多gpu的话,除了直接在程序中设置os.environ[&qu

在linux和windows下anaconda+pycharm+tensorflow+cuda的配置 在linux和windows下anaconda+pycharm+tensorflow+cuda的配置 第一次在csdn上写博客,纯粹是为了想自己以后可以来看看之前踩得坑,也方便以后遇到同样的问题的时候能够有经验解决 Window10 首先是在Linux下,刚开始之所以会遇到这个问题是在跑Github上的一个代码,是需要用到tensorflow框架,之后配好环境后代码是能够跑通的,但是计算速度非常

天呐,经历了一大波周折,终于把提示给弄好了,加入没有提示的话,pycharm就是一个空格了,没有什么作用,对我来说,真的是很困难的事情,所以无论如何都要去把这个智能提示给搞好了. 先讲讲我的经历吧.我真的花了差不多一个早上的时间去弄的,首先以为是版本的问题,然后就是不断的卸载,再下载,在这个过程中都经历了许多,后来发先不管怎么下载新的版本,都会继续之前的版本的一些你设置的特性,最后又不断的寻找网上的资源,最后不能去搜索开启代码提示功能了,因为很多情况下是默认的,所以很多人都说一些根本用不上的东西

   一.Flask在Pycharm2018前的版本只需设置(两种方法之一): 1. 直接设置app的debug为true: app.debug=true 2. 把debug=true作为参数,传入到run方法 app.run(debug=true)    二.Flask在Pycharm2018版本还需设置: Configuration:

代码照旧

使用 pycharm 进行 python 代码远程调试 pycharm 的远程调试是从远程机器连接到本地机器,需要在远程机器的py文件中指定本地机器的IP和端口. 远程机器上,通过easy_install安装pycharm自带的pycharm-debug.egg(在pycharm的安装目录下). 如果是python3,使用pycharm-debug-py3k.egg. 将egg拷贝到远程机器上,安装. 在需要调试的py文件上,在开头处,导入调试工具 import pydevd pydevd.se

在计算机视觉和机器学习方向有一个特别好用但是比较低调的库,也就是dlib,与opencv相比其包含了很多最新的算法,尤其是深度学习方面的,因此很有必要学习一下.恰好最近换了一台笔记本,内含一块GTX1060的显卡,可以用来更快地跑深度学习算法.以前用公司HP的工作站配置过dlib,GPU是Quadro K420,用dlib自带的人脸识别算法(ResNet)测试过,相比较1060的速度确实要快上很多.dlib.cuda和cudnn的版本经常会更新,每次重新配置环境会遇到一些问题,在这里记下来吧.

PyCharm HomePage:PyCharm 我的Pycharm,我做主 Getting Started with PyCharm Pycharm使用技巧 Documentation & Help http://www.jetbrains.com/pycharm/documentation/ http://www.jetbrains.com/help/pycharm/ https://www.jetbrains.com/help/pycharm/quick-start-guide.html

先说配置,我电脑E3V3+GTX780TI视频就一个普通的720P AVC1编码MP4视频,实时检测软件是CPU-Z和GPU-Z,AIDA64[全默认设置]全部用ptoplayer默认播放时候,播放30分钟,全程满帧(输入和输出帧数相等).显卡和CPU基本处于待机负载显卡核心频率在300MHZ,显存在600MHZ,TDP 4%,温度40℃:CPU温度42℃.机箱出风口基本无热风.[开启CUDA:LAV解码器]LAV使用Nvidia CUVID显卡和CPU处于中等负载显卡核心满频率875MHZ(我

pycharm项目代码上传远程centos服务器 在工作中,我们经常会遇到如下情况,在windows系统下的pycharm中开发项目,但是需要在linux服务器上部署和运行我们的项目.那么我们的项目是不是需要移动到linux上呢? 这里肯定有小伙伴说,这简单啊,通过lszrz来发送,或直接拖动过去啊? 有这个想法很不错,但是我只能说这种想法还是很年轻. 第一,我们的window服务器和linux服务器不一定在一个地方. 第二,如果每次代码有更新,那我们岂不是每次都需要再次拷贝吗 是不是略显麻烦,

环境配置篇 安装cuda 更新nvidia驱动 打开GeForce Game Ready Driver或在 GeForce Experience中下载符合自己gpu的程序. 选择cuda 打开nvidia控制面板 点击帮助.点击系统信息.在点击组件在3D设置中可以看到cuda信息 在我升级过nvidia驱动后,cuda的版本更新到了10.1.接下来下载cuda . cuda10.1安装完毕. 安装cuDNN 在安装了cuda10.1后选择对应的cuDNN版本v7.6.1 解压文件,然后添加bin

树莓派3B+英特尔神经计算棒进行高速目标检测 转载请注明作者梦里茶 代码: 训练数据预处理: https://gist.github.com/ahangchen/ae1b7562c1f93fdad1de58020e94fbdf 测试:https://github.com/ahangchen/ncs_detection Star是一种美德. Background 最近在做一个项目,要在树莓派上分析视频中的图片,检测目标,统计目标个数,这是一张样例图片: Motivation 当下效果最好的目标检测

wsgi 协议 前言 本来没打算这么早就学习 wsgi 的,因为想要学习python 是如何处理网络请求的绕不开 wsgi,所以只好先学习一下 wsgi.先对 wsgi 有个印象,到了学习 Django 运行方式以及如何处理网络请求数据的时候就会感觉很顺畅了.本文参考 什么是 WSGI wsgi 的全称是Web Server Gateway Interface,这是一个规范,描述了 web server 如何与 web application 交互.web application 如何处理请求.

os安装 目前对tensorflow和cuda支持最好的是ubuntu的18.04 ,16.04这种lts,推荐使用18.04版本.非lts的版本一般不推荐. Windows倒是也能用来装深度GPU环境,但是Windows上的问题实在太多了,而且很多都是跟环境相关的,不具备普遍性,解决了也没有意义.所以真心不推荐Windows环境. 这里需要注意的是,ubuntu有桌面版本和服务器版本的区别,自己用的话,肯定是要桌面版本的,但是如果只是放在角落里做运算机又或者是桌面版本安装失败的时候,可以考虑服

0. 引言 通过源码方式安装,并进行一定程度的解读,有助于理解tensorflow源码,本文主要基于tensorflow v1.8源码,并借鉴于如何阅读TensorFlow源码. 首先,自然是需要去bazel官网了解下必备知识,如(1)什么是bazel; (2)bazel如何对cpp项目进行构建的; (3)bazel构建时候的函数大全.然后就是bazel官网的一些其他更细节部分了.下文中会给出超链接. ps: 找了很久,基本可以确定bazel除了官网是没有如书籍等资料出现的,所以只有官网和别人博

Python的环境搭建,远程连接,端口映射,虚拟机 写在正文之前 python语言的开发环境还是相对比较简单的,但是也是有很多需要注意的地方,对于初次接触python或者以前很少用到虚拟环境的朋友来说,还是需要花费一些心思的.环境是编程开发的先决条件,如果环境没有配置搭建好,往往是以各种报错告终,或者文件创建了但是不知道存放到哪里去了.编程环境的搭建就像建房子之前的打地基,如果在没有弄清地基所在地的地质情况下,乱打一气,往往根基不牢,所建的房子不够牢固,也达不到我们期望的寿命. 如果你正在学习p

转自:http://www.tensorfly.cn/tfdoc/get_started/os_setup.html 下载与安装 你可以使用我们提供的二进制包, 或者使用源代码, 安装 TensorFlow. 二进制安装 TensorFlow Python API 依赖 Python 2.7 版本. 在 Linux 和 Mac 下最简单的安装方式, 是使用 pip 安装. 如果在安装过程中遇到错误, 请查阅 常见问题. 为了简化安装步骤, 建议使用 virtualenv, 教程见 这里. Ubu

http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/get_started/os_setup.html 你可以使用我们提供的 Pip, Docker, Virtualenv, Anaconda 或 源码编译的方法安装 TensorFlow. Pip 安装 Pip 是一个 Python 的软件包安装与管理工具. 在安装 TensorFlow 过程中要涉及安装或升级的包详见 列表 首先安装 pip (或 Python3 的 pip3 ): # Ubun

https://blog.csdn.net/bobo184/article/details/88749651 前言笔者环境:win10+vs2015+cmake3.8.2 介绍下4.0.0的新特性,沿用官网的说明: 在发布3.0版的近3.5年后,我们很高兴推出4.x系列的第一个稳定版本. 版本特性: OpenCV现在是C ++ 11库,需要兼容C++ 11标准的编译器.所需的最低CMake版本已提升至3.5.1.很多OpenCV 1.x的C API已被删除在核心模块中延续性(在XML,YAML或

Github开源人脸识别项目face_recognition 原文:https://www.jianshu.com/p/0b37452be63e 译者注: 本项目face_recognition是一个强大.简单.易上手的人脸识别开源项目,并且配备了完整的开发文档和应用案例,特别是兼容树莓派系统. 为了便于中国开发者研究学习人脸识别.贡献代码,我将本项目README文件翻译成中文. 向本项目的所有贡献者致敬. 英译汉:同济大学开源软件协会 子豪兄Tommy Translator's note: f

开启服务器,Django开启服务器的方式有两种,一种是在Ubuntu在开启,另一种是直接在pycharm开启.就方便而言肯定是第二种,但由于pycharm版本的问题,可能有的人无法直接在pycharm开启.故在此将两种方式都介绍下. 在开启前,我们需要将项目下的settings文件修改下,如下图所示,将ALLOWED_HOSTS = []改为ALLOWED_HOSTS = ['*']. 第一种方式 在Ubuntu下开启服务器,首先设置端口转发,需设置HTTP服务8000端口的转发,如下图. 然后