声明 什么cuDNN之类的安装,应该是毫无难度的,按照官网的教程来即可,除非...像我一样踩了狗屎运.咳咳,这些问题不是本文的关键. 本文的关键是解决pip安装tensorflow gpu版的问题. 安装环境 操作系统:64位的Windows 10 的1709版, 显卡:GTX 1080Ti Python:3.6.5,64位 准废话 在网上查了很多资料,包括tensorflow官网的安装指南,然而总是报错: Could not find a version that satisfies the

1.  查看本机配置,查看显卡类型是否支持NVIDIA GPU: 2.  从http://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn下载最新驱动并安装: 3.  从https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit根据本机类型下载相应最新版的CUDA Toolkit5.0,安装,并通过样本程序验证其安装正确: 4.  将C:\ProgramFiles\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v5.

首先要说,官网上的指南是最好的指南. https://www.tensorflow.org/install/install_windows 需要FQ看. 想要安装gpu版本的TensorFlow.我们需要安装 Cuda 和Cudnn 需要注意的是,他们的版本极其重要 cuda必须是8.0的,不能是最新版的9.0 cudnn必须是v6.0,不能使v5.1或v7.0 TensorFlow需要是1.3版本的 cuda可以从官网下载 https://developer.nvidia.com/cuda-d

一.首先,推荐用Anaconda安装 因为Anaconda本身就已经默认安装了很多常用的Python库,可以省去大量的库安装过程,并且解决兼容性问题. Anaconda本身的安装也非常简单,搜索Anaconda官网,下载最新的Anaconda对应的exe文件,约几百兆,双击安装即可. 启动Anaconda navigator,切换到Environments选项卡,选择Open Terminal启动DOS命令窗口.如下图: 二.接着,安装GPU版Tensorflow DOS命令行输入此命令开始安装

原文地址:http://blog.csdn.net/haorenka2010/article/details/24385955 按语:首先感谢http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/9831837这个博主的原创方法,在这个基础上编译之后发现了很多问题,所以进行了改正,有了以下方法: 重新编译opencv 1. 查看本机配置,查看显卡类型是否支持NVIDIA GPU,本机显卡为NVIDIA GeForce  GT630: 2. 从http

注意: 1.目前Anaconda 更新原命令activate tensorflow 改为 conda activate tensorflow 2. 目前windows with anaconda 可以使用python 3.6,需要注意,如使用3.6,则需注意在创建conda环境时需使python=3.6 3.官网更新为CUDA9和cuDNN6,实测CUDA9和cuDNN7完美运行,CUDA9和cuDNN6大家可以试一下 TensorFlow 1.5.0 现已公开,如果您在Windows或Linu

参照两位的博客 http://caffe.berkeleyvision.org/    官网 http://blog.csdn.net/u013476464/article/details/38071075    caffe+ubunutu14.04 +cuda 6.5 安装指南 http://blog.csdn.net/bebelemon/article/details/25567239   ubuntu12.04下配置caffe http://www.mintos.org/config/ub

faiss安装 faiss是facebook开发的有CPU版本和GPU版本的求密集向量相似性和进行密集向量聚类的库. faiss用c++编写,安装faiss需要在github上下载其c++源码并用make编译安装 faiss仅有的两个依赖包:blas和lapack CPU 方面,Facebook 大量利用了: 多线程以充分利用多核性能并在多路 GPU 上进行并行搜索. BLAS 算法库通过 matrix/matrix 乘法进行高效.精确的距离计算.没有 BLAS,高效的强力执行很难达到最优状态.

历时5天终于完成了,配置中出现了各种各样的Error,这里记录一下,希望能为正在安装的人提供一点帮助. 配置中主要参考博客:http://blog.csdn.net/yhaolpz/article/details/71375762#reply 安装硬件: GeForce GTX 1070/PCIe/SSE2 安装流程细分为如下10个步骤: 1.安装依赖包 2.禁用 nouveau 3.配置环境变量 4.NVIDIA驱动安装 5.安装 CUDA 8.0 6.验证 CUDA 8.0 是否安装成功 7

话不多说,以下是2018年5月最新的手机CPU天梯图精简版,由于最近一两个月,芯片厂商发布的新Soc并不不多,因此这次天梯图更新,主要是来看看今年主流手机厂商都流行使用哪些处理器. 手机CPU天梯图2018年5月最新版(精简版) 高端CPU 高通 联发科 苹果 华为 三星 小米       麒麟980         A10X Fusion       骁龙845   苹果A11   Exynos 9810                                       骁龙835

一.安装Anaconda Anaconda是Python发行包,包含了很多Python科学计算库.它是比直接安装Python更好的选择. 二.安装Tensorflow 如果安装了tensorflow,默认是CPU版的,要想安装GPU版的,必须先pip uninstall tensorflow卸载干净之后,再使用pip install tensorflow-gpu来安装. tensorflow CPU版比较简单,安装之后直接运行就可以. tensorflow GPU版需要依赖CUDA,具体安装见下

本文转载自:https://blog.csdn.net/zhaoyu106/article/details/52793183 le/details/52793183 写在前面 一些废话 接触深度学习已经有一段时间,之前一直在windows下使用Theano,但是发现Theano天书般的源码真是头大,在看到tensorflow中文教程后,发现它竟然逻辑清晰,教程丰富,实在是居家旅行必备良药啊![偷笑][偷笑][偷笑] 所以决定利用国庆假期学习ubuntu和TensorFlow的安装,结果入坑无数,

TensorFlow 官方文档中文版 http://www.tensorfly.cn/tfdoc/get_started/introduction.html https://zhyack.github.io/posts/2016_09_30-Configurate-TensorFlow-On-Ubuntu.html https://www.leiphone.com/news/201606/ORlQ7uK3TIW8xVGF.html 一.下载并安装Anaconda 下载方式 1.官方网站 目前最新

目录 Tensorflow-GPU 环境条件 现有硬件 现有软件 硬件要求 软件要求 步骤 0.Visual studio 1.下载安装显卡驱动 2.下载对应版本 CUDA 3.安装配置 cuDNN 4.安装 TensorFlow GPU 支持版本 Tensorflow-GPU > TensorFlow 包版本:tensorflow-gpu 1.13.1 环境条件 现有硬件 电脑:华硕笔记本,FX50J 显卡:NVIDIA GeForce GTX 950M 现有软件 Windows 10家庭中文

[TechTarget中国原创] 微软的RemoteFX特性可以帮助改善虚拟机图形密集型应用工作负载的性能. 服务器虚拟化已经成熟到大多数工作负载都能够在虚拟机内运行的程度.毫无疑问,与其他工作负载相比,某些工作负载在虚拟机内运行将面临更多的挑战,例如图形密集型应用一直面临挑战.因为正常情况下,虚拟机内的图形处理是由服务器的CPU完成的.对于大多数工作负载来说并不存在什么问题,但有一些工作负载肯定会受益于图形硬件加速. 在Hyper-V中,该类型的硬件加速可以通过使用RemoteFX以及vGPU

在安装之前,请确保你的显卡是NVIDIA的,并且是以下型号,否则不能进行gpu加速,右键我的电脑--管理--设备管理器--显示适配器.另外如果你的电脑是windows7,安装教程也是一样的,不过根据keras中文文档的建议,还是win10比较适合. 系统:windows10企业版2016 x64位(msdn下载的,系统激活用的是kms工具) 环境:python2.7 软件:Anaconda2,VS2010,cuda,cudnn(加速库) (废话:最近实验室刚配置一台高配的机器,所以我不得不重新搭

前叙:有灵魂的程序都是每一个程序员的最终目标.TensorFlow了解下? 打算花几个月学机器学习,TensorFlow是很好的选择,折腾了会环境,略有心得分享下. 环境:win10 Python:3.6.5 TensorFlow-GPU:1.8.0 CUDA:9.0 cuDNN:7.1.4 我们来用最简单的方法安装,首先 Python: 虽然官网3.7已经出来了,但是Beta版,保险起见用正式版 3.6.5. 你看着文章时也许已经不是3.6.5了,所以链接下可以选最新版本的.我下载的是64位可

TensorFlow DeepLab教程初稿-tensorflow gpu安装教程 商务合作,科技咨询,版权转让:向日葵,135-4855__4328,xiexiaokui#qq.com Summary: DeepLab需要1.10以上版本. 本日志详细记录在两台不同笔记本电脑安装/更新 TensorFlow-GPU的具体过程 这是本人第3次,4次安装tf,这两次是gpu版. 第一次是安装cpu版,第二次是在python2.7 arcpy环境下安装32位 tf,但不能运行.第三次安装成功,但电脑

[计算机视觉]关于OpenCV中GPU配置编译的相关事项 标签(空格分隔): [计算机视觉] 前一段发现了OpenCV中关于GPU以及opencl的相关知识,打算升级一下对OpenCV的使用,但是发现从OpenCV官网上下载的都是没有WITH_CUDA这一选项的.于是必须进行OpenCV带CUDA的重编译!下面就记录这一阶段出现的一系列问题. 关于OpenCV版本的问题 起初直接尝试使用一直用的OpenCV2.4.9的源码进行编译,选择的编译环境为Visual Studio2010 x64,因为

一.梯度 导数是对某个自变量求导,得到一个标量. 偏微分是在多元函数中对某一个自变量求偏导(将其他自变量看成常数). 梯度指对所有自变量分别求偏导,然后组合成一个向量,所以梯度是向量,有方向和大小. 上左图中,箭头的长度表示陡峭度,越陡峭的地方箭头越长,箭头指向的方向是y变大的方向,如果要使用梯度下降,则需要取负方向. 右图中,蓝色代表低点,红色代表高点,中间的箭头方向从蓝色指向红色,而且中间最陡峭的地方,箭头最长. 二.梯度下降 上图中分别使用梯度下降优化θ1和θ2的值,α表示学习率,即每次按