log:Loaded runtime CuDNN library: 7.1.4 but source was compiled with: 7.2.1. 我安装的事cuda 9.0  cudnn 7.1.4(nvidia官网会给给出对应的版本的)  安装cudnn是真的麻烦,因为注册账号的时候特别的恶心.参考了这个老哥的    https://blog.csdn.net/XCCCCZ/article/details/80385448 TensorFlow  版本1.8  1.12  都试过都出现

http400错误基本都是http请求参数与服务器接收参数不匹配造成的, 如:1)post请求,你发了个get请求 2)content-type指定不匹配致使参数无法读出来

概述,需要注意以下几个问题: (1)NVIDIA的显卡驱动程序和CUDA完全是两个不同的概念哦!CUDA是NVIDIA推出的用于自家GPU的并行计算框架,也就是说CUDA只能在NVIDIA的GPU上运行,而且只有当要解决的计算问题是可以大量并行计算的时候才能发挥CUDA的作用. CUDA的本质是一个工具包(ToolKit):但是二者虽然不一样的. 显卡驱动的安装: 当我们使用一台电脑的时候默认的已经安装了NVIDIA的显卡驱动,因为没有显卡驱动根本用不了显卡嘛,但是这个时候我们是没有CUDA可以

前言 感悟:cuda 8.0+cudnn 6.0+TensorFlow 1.3  cuda 9.0+cudnn 7.0+TensorFlow 1.7 python3.6.2+cuda 9.0+cudnn7.5+Tensorflow 1.10.0+Anaconda4.6.11 最近在新的工作站上重新装TensorFlow的GPU版本,刚开始由于省事,直接更新到最新版本1.13,然后输入hello TensorFlow程序.但是却报错“ImportError: DLL load failed: 找不

1. couldn't open CUDA library cupti64_80.dll Win10 TensorFlow(gpu)安装详解 在资源管理器中查询 cupti64_80.dll 的位置.如对于 windows 用户而言,如果将 nvidia 的显卡驱动安装在默认位置,该 dll 文件的路径在: C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\extras\CUPTI\libx64 一种简单直接的方法即是不放将该路径下的

手写文字具有哪些统一特征?用ML和SVM是如何做到的? 检测 特征匹配 文字识别 毕竟汉语言文字奇形怪状,很不好辨认,尤其是手写体,跟英文字母不同. MNIST一共有哪些库 现实环境更是复杂 有时还只露出半边 哪些是样本集,哪些是目标集,哪些是测试集 基于先验知识的MNIST(先假设..[概率-SLAM&大数&Predict]) http://siligence.ai/addons/ask/courses/detail/id/4.html 这是硬匹配,还是真的学习到了特征

远程Linux服务器装Anaconda&指定版本TensorFlow 说明: 由于疫情影响,原先使用的服务器已断电,故重选了一台服务器对环境重选进行搭建,正好补上这篇博文. 01 下载Anaconda3 进入清华开源软件镜像站,其网址如下:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 下载相应的版本信息: 此处可通过命令 uname -a查看系统的版本等信息: zcc@new-gpu:/home$ uname -a Linux ne

被tensorflow 1.8, ubuntu 16.04, cuda 9.0, nvidia-390折磨了5天,终于上坑,留下指南,造福后人. 1.先把依赖搞清楚: tensorflow 1.8依赖cuda 9.0,cuda 9.0依赖nvidia-390. 2.坑: ubuntu 16.04源里只有nvidia-384,nvidia-390太新还没支持. 怎么办? 如果你不在天朝以下可以在个人源中安装nvidia-390 sudo add-apt-repository ppa:graphic

本文写的比较简单,期间遇到的一些小麻烦,自己不认为成为阻碍,所以没有详细写. 如有疑问可以联系QQ:2922530320 Pycharm Pycharm使用Anaconda Pycharm 在新建项目的时候可以指定Conda环境,前提是已经安装了Conda. 如果创建项目的时候没有指定conda环境: Setting => Project => Project Interpreter 里面修改 Project Interpreter , 点击齿轮标志再点击Add Local为你某个环境的pyt

  为了装TensorFlow 1.10 下面升级一下系统的软件环境 NVIDIA DRIVER 去官网下载最新的linux驱动   http://www.nvidia.com/Download/index.aspx    直接运行会报错   sudo bash NVIDIA-Linux-x86_64-390.87.run ERROR: You appear to be running an X server; please exit X before installing. For furth

1.Ubuntu安装Python3.6: 首先拉取远程仓库 sudo add-apt-repository ppa:jonathonf/python-3.6 更新源 sudo apt-get update 在线安装 sudo apt-get install python3.6 补充,其实安装python3用一句:sudo apt-get install python3-dev 即可.查看版本:python3 --version 更改默认值,python默认为Python2,现在修改为Python

初步介绍 Google 于2011年推出人工深度学习系统——DistBelief.通过DistBelief,Google能够扫描数据中心数以千计的核心,并建立更大的神经网络.Google 的这个系统将Google 应用中的语音识别率提高了25%,以及在Google Photos中建立了图片搜索,并驱动了Google的图片字幕匹配实验.但它很难被设置,没有开源. 2015年11月,第二代分布式机器学习系统Tensorflow在github上开源! 2016年4月,发布了分布式版本! 2017年1月

程序代码及图解析: #include <iostream> #include "book.h" __global__ void add( int a, int b, int *c ) { *c = a + b; } int main( void ) { int c; int *dev_c; HANDLE_ERROR( cudaMalloc( (void**)&dev_c, sizeof(int) ) ); add<<<1,1>>>

区别于其他入门教程的"手把手式",本文更强调"因"而非"果".我之所以加上"通用"字样,是因为在你了解了这个开发环境之后,那些很low的错误你就不会犯了. 大家都知道深度学习涉及到大量的模型.算法,看着那些乱糟糟的公式符号,心中一定是"WTF".我想说的是,这些你都不要管,所谓车到山前必有路. 所需安装包 通常以我的习惯是以最简单的方式来接触一门新的技术,并且尽量抛弃新的(边缘)技术的介入,如果因为一些其他

目录 前言 第一步:安装Anaconda 1.下载和安装 2.配置Anaconda环境变量 第二步:安装TensorFlow-GPU 1.创建conda环境 2.激活环境 3.安装tensorflow-gpu 第三步:安装CUDA Toolkit + cuDNN 1.查看需要安装的CUDA+cuDNN版本 2.下载CUDA + cuDNN 3.安装 CUDA Toolkit 9.0 和 cuDnn 7.0 第四步:测试 前言 配置环境,研究了一整天,踩了很多坑,在网上找了很多资料,发现基本上都没

目前流行的深度学习库有Caffe,Keras,Theano,本文采用谷歌开源的曾用来制作AlphaGo的深度学习系统Tensorflow. 1:安装Tensorflow 最早TensorFlow只支持mac和Linux系统,目前也支持windows系统,但要求python3.5 (64bit)版本.TensorFlow有cpu和gpu版本,由于本文使用服务器是NVIDIA显卡,因此安装gpu版本,在cmd命令行键入 pip install --upgrade tensorflow-gpu 如果出

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

注:笔者的ubuntu18.04 64bit已经安装好了显卡驱动,因此没有此步操作 1.获取cuda(https://developer.nvidia.com/cuda-downloads,选择ubuntu相关的runfile,cuda_9.0.176_384.81_linux.run) 2.安装cuda sudo apt-get install gcc-6 g++-6 (cuda 9仅支持gcc-6,而ubuntu18.04 64bit默认版本为gcc-7.3.0) cd /usr/bin s

win7(win10也适用)系统安装GPU/CPU版tensorflow Win10 Anaconda下TensorFlow-GPU环境搭建详细教程(包含CUDA+cuDNN安装过程) 目录 2.配置Anaconda环境变量 第二步:安装TensorFlow-GPU 第三步:安装CUDA Toolkit + cuDNN 1.查看需要安装的CUDA+cuDNN版本 3.安装 CUDA Toolkit 9.0 和 cuDnn 7.0 前言 配置环境,研究了一整天,踩了很多坑,在网上找了很多资料,发现

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

1.下载python3.5.2版本并安装(必须是3.5版本,而且3.5后不带字母的版本) 2.使用下面的地址下载tensorflow的GPU版本 http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#numpy 3.以及tensorflow的依赖protubuf,还有其它比如numpy,scipy等,cuda是cuda8.0的44版本 4.安装cuda8.0,如果有报警信息也是可以装的(如截图) 安装完后看环境变量里有以下两项就表明cuda安装成功! 5.下载与c