检查keras/tensorflow是否正常调用GPU代码 os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID" os.environ[" a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[2, 3], name='a') b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[3, 2], name='

本节详细说明一下深度学习环境配置,Ubuntu 16.04 + Nvidia GTX 1080 + Python 3.6 + CUDA 9.0 + cuDNN 7.1 + TensorFlow 1.6. Python 3.6 首先安装 Python 3.6,这里使用 Anaconda 3 来安装,下载地址:https://www.anaconda.com/download/#linux,点击 Download 按钮下载即可,这里下载的是 Anaconda 3-5.1 版本,如果下载速度过慢可以选

1.准备工作 1.1 确保GPU驱动已经安装 lspci | grep -i nvidia 通过此命令可以查看GPU信息,测试机已经安装GPU驱动

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

tensorflow目前已经升级至r1.10版本.在之前的深度学习中,我是在MAC的虚拟机上跑CPU版本的tensorflow程序,当数据量变大后,tensorflow跑的非常慢,在内存不足情况下,又容易造成系统崩溃(虚拟机走的是windows7). 配置信息 为了后续的深度学习,不得已,我在京东买了一部组装厂商提供的主机,是网吧特供机.配置如下: CPU i5 8400 6核 16G内存 GPU Geforce 1060 5G版本 240G SSD 硬盘 为什么是这个配置呢?因为该机的配置原来

[摘要] docker很好用,但是在GPU服务器上使用docker却比较复杂,需要一些技巧,下面将介绍一下在ubuntu16.04环境下的GPU-docker环境搭建过程. 第一步: 删除之前的nvidia驱动:sudo apt-get purge nvidia-* 安装nvidia-<version> 此处version为396 n 此处需先配置ppa源,速度较慢,慢慢等吧,这里还没想出好办法解决. sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/p

tensorflow多GPU并行计算 TensorFlow可以利用GPU加速深度学习模型的训练过程,在这里介绍一下利用多个GPU或者机器时,TensorFlow是如何进行多GPU并行计算的. 首先,TensorFlow并行计算分为:模型并行,数据并行.模型并行是指根据不同模型设计不同的并行方式,模型不同计算节点放在不同GPU或者机器上进行计算.数据并行是比较通用简便的实现大规模并行方式,同时使用多个硬件资源计算不同batch数据梯度,汇总梯度进行全局参数更新. 在这里我们主要介绍数据并行的多GP

Office 2010 word无法创建工作文件 请检查临时环境变量 的解决办法 http://hi.baidu.com/netshen/item/207fd935d452e0e9df2221c9 如果你更改过IE的缓存(临时文件)目录的默认路径,就会出现此问题,解决方法: 1. 打开注册表:开始 — 运行 — 输入“regedit”回车 2. 在注册表中找到该项: HKEY_CURRENT_USER \ Software \ Microsoft \ Windows \ CurrentVersi

用户在运行Word2003或打开Word2003文档时,可能会出现“Word无法创建工作文件,请检查临时环境变量”的错误提示,此问题主要是由于Word2003的用户设置出现损坏而造成的.网上针对此问题的大部分回答均是“重装Office”,或者含糊地说在系统属性的“高级”选项卡中设置环境变量(具体如何设置也没有详细说明).而微软官方针对此问题提出了两种解决方案,下面分别进行详细介绍. 步骤/方法   1.  忽略用户设置启动Word 使用/a 命令开关可以忽略用户设置(即不加载数据注册表子项)启动

前言 首先,如果你现在已经很熟悉tf.data+estimator了,可以把文章x掉了╮(￣▽￣””)╭ 但是!如果现在还是在进行session.run(..)的话!尤其是苦恼于GPU显存都塞满了利用率却上不去的童鞋,这篇文章或许可以给你打开新世界的大门噢(￣∇￣) 如果发现经过一系列改良后训练效率大大提高了,记得回来给小夕发小红包(￣∇￣) 不过,这并不是一篇怒贴一堆代码,言(三)简(言)意(两)赅(语)就结束的CSDN文风的文章...所以伸手党们也可以X掉了╮(￣▽￣””)╭ 缘起 很早很早

问       题:word无法创建工作文件,请检查临时环境变量 解决方法: 1.运行regedit,打开注册表: 2.找到 ⑴.HKEY_USERS\S-1-5-19\Software\Microsoft\Windows\CurrentVersion\Explorer\User Shell Folders ⑵.HKEY_CURRENT_USER \Software\Microsoft\Windows\CurrentVersion\Explorer\User Shell Folders 这两个目

前言 之前写了几篇关于 TensorFlow 1.x GPU 版本安装的博客,但几乎没怎么学习过.之前基本在搞 Machine Learning 和 Data Mining 方面的东西,极少用到 NN,虽然看过几次相关代码,但没怎么看懂过,静态图是有些复杂,对像我这样的菜鸡来说难度有那么点点点点点大 orz... 不过好在今年 TensorFlow 2.0 终于出了,前段时间安装了并学习了下,感觉确实要简单了很多,可能是因为我用的 tensorflow.keras 的原因吧.不管怎么说,用的爽就

最近想学习TensorFlow深度学习编程,然后就开始查这方面的信息. 第0步是安装环境,配置环境. 首先到TensorFlow的官网查看在Windows上安装的条件和步骤. 可以仅仅安装CPU版本的,也可以安装gpu版本的,以安装gpu版本为例进行介绍,发现需要安装CUDA和cuDNN,而且CUDA要求8.0版本. 第1步:你是不是觉得你有显卡就可以安装CUDA,进行加速呢! 答案是否定的. 因为CUDA随着时间的推移,它也在不断的更新,因此,首先检查你电脑支持哪个版本的CUDA. 1>首先打

今天搭建了Keras深度学习的环境 详细记录一下 安装Anaconda3 Anaconda指的是一个开源的Python发行版本,其包含了conda.Python等180多个科学包及其依赖项. Anaconda3官网下载:https://www.anaconda.com/distribution/#download-section 选适合的版本安装即可 安装的时候记得勾选add anaconda to my PATH environment variable 安装好之后检查一下: 没有问题. 在A

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

官方说明:https://www.tensorflow.org/install/ 环境: 操作系统 :Windows 10 家庭中文版 处理器 : Intel(R) Core(TM) i7-7700 CPU @3.6GHZ 3.60GHZ 内存 :16GB 显卡:NVIDIA GeForce GTX 1060 6GB Python:3.6.2 安装GPU版 pip3 install --upgrade tensorflow-gpu 安装 NVIDIA CUDA® Toolkit 8.0. 下载地

1.开发环境搭建 ①.安装Anaconda 建议选择 Anaconda3-5.0.1 版本,已经集成大多数库,并将其作为默认python版本(3.6.3),配置好环境变量(Anaconda安装则已经配好).也可以直接安装python,安装各种包比较麻烦,因此直接装了Anaconda集成环境. 安装完Anaconda后,打开Anaconda Prompt,逐个输入conda --version和python --version,出现下图所示内容则安装成功. ②.安装TensorFlow 如果是初学

我是在搭建TensorFlow开发环境的道路上走了很多弯路 掉了很多头发,为了让广大同学们不在受苦受累 下面我将手把手教你学习如特快速搭建python环境 快速导入numpy,PIL,pillow,等等科学计算包 这大概需要两个小时,一次性解决你的所有问题. 记住我的名字,我是行百里,这个博客期待你的光临 欢迎评论,留言 经过我的比较,综合考虑使用pycharm这个集成的IDE将极大的提高效率 减少失误,易于代码的发布,总之,这个IDE我很喜欢.使用pycharm 配合anaconda中的con

我们在刚使用tensorflow的过程中,会遇到这个问题,通常我们有多个gpu,但是 在通过nvidia-smi查看的时候,一般多个gpu的资源都被占满,但是只有一个gpu的GPU-Util 和 219W / 250W(Usage/Cap)会被占满.实际上我们只有一个在跑,但是我们其实只需要 一个卡,其他卡要跑其他的资源,这是后怎么办呢. 可以在环境中就指定gpu机器可见: 如: import os os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI

一.源代码下载 代码最初来源于Github:https://github.com/vijayvee/Recursive-neural-networks-TensorFlow,代码介绍如下:“This repository contains the implementation of a single hidden layer Recursive Neural Network.Implemented in python using TensorFlow. Used the trained mode

TensorFlow默认会占用设备上所有的GPU以及每个GPU的所有显存:如果指定了某块GPU,也会默认一次性占用该GPU的所有显存.可以通过以下方式解决: 1 Python代码中设置环境变量,指定GPU import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "2" # 指定只是用第三块GPU 2 系统环境变量中指定GPU # 只使用第2块GPU,在demo_code.py,机器上的第二块GPU变成”/gpu:0“,不过在运行