今天发现一个怪现象,在训练keras时,发现不使用GPU进行计算,而是采用CPU进行计算,导致计算速度很慢. 用如下代码可检测tensorflow的能使用设备情况: from tensorflow.python.client import device_lib print(device_lib.list_local_devices()) 可用设备为: [name: "/device:CPU:0" device_type: "CPU" memory_limit: 26

之前摸爬滚打总是各种坑,今天参考这篇文章终于解决了,甚是鸡冻\(≧▽≦)/,电脑不知道怎么的,安装不了16.04,就安装15.10再升级到16.04 requirements: Ubuntu 16.04 python 2.7 Flask tensorflow GPU 版本 安装nvidia driver 经过不断踩坑的安装,终于google到了靠谱的方法,首先检查你的NVIDIA VGA card model sudo lshw -numeric -C display 可以看到你的显卡信息,比如

一. 安装环境 Ubuntu16.04.3 LST GPU: GeForce GTX1070 Python: 3.5 CUDA Toolkit 8.0 GA1 (Sept 2016) cuDNN v6.0 Library for Linux TensorFlow版本: Linux GPU:  Python 3.5 (build history) 版本之间要匹配,否则安装可能会出错. 二.软件下载: 1.Ubuntu16.04.3 LST 下载地址:https://www.ubuntu.com/d

一. 安装环境 Windows 10 64bit  家庭版 GPU: GeForce GTX1070 Python: 3.5 CUDA: CUDA Toolkit 8.0 GA1 (Sept 2016) cuDNN: cuDNN v6.0 Library for Windows 10 [注意] (1)这里值得一提的是,Python,CUDA,cuDNN之间的版本要严格匹配,不匹配安装会出错. (2)后来博主的系统升级到了Windows 10 64bit  企业版,按照上面的软件配置安装,结果出错

不多说,直接上干货! Installing TensorFlow on Windows的官网 https://www.tensorflow.org/install/install_windows 首先,要说明的是,在tensorflow 0.12.0开始支持Windows下安装了.tensorflow 0.12.0之前是只支持Mac和Linux系统. 安装环境要求: Windows 64位 python 3.5 pip 9.0.1 tensorflow 0.12.0 cuda8.0 cudnn5

笔者采用python3.6.7+TensorFlow1.12.0+CUDA10.0+CUDNN7.3.1构建环境 PC端配置为GTX 1050+Intel i7 7700HQ 4核心8线程@2.8GHZ TensorFlow-gpu的安装经历实在是坎坷的很 首先显卡一定要支持 没想到的是GTX 1050TI,GTX 1070TI等主流显卡竟然都不支持 (还好我买的是GTX 1050) (并没有暗示需要一块TESLA) 点这里查看CUDA支持列表 其次需要对好版本号,不同的TensorFlow版本

pading :SAME,VALID 区别  http://blog.csdn.net/mao_xiao_feng/article/details/53444333 tensorflow实现的各种算法:http://www.cnblogs.com/zhizhan/p/5971423.html 卷积神经网络中w*x得到的是一个feature map,然而bias是一个值,也就是每个feature map只对应一个数值的bias(猜测feature map上面的每一个元素都+bias) tensor

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

不多说,直接上干货! 再写博文,回顾在Windows7上安装TensorFlow-GPU的一路坑 Windows7上安装TensorFlow的GPU版本后记 欢迎大家,加入我的微信公众号:大数据躺过的坑     免费给分享       同时,大家可以关注我的个人博客:    http://www.cnblogs.com/zlslch/   和     http://www.cnblogs.com/lchzls/     详情请见:http://www.cnblogs.com/zlslch/p/7

经检测速度大幅度上升,不枉费我折腾了这么久,最坑的就是网上教程.书都没有写将cuda的bin加入全局变量,还是根据报错信息推出来的. 1.cuda9.0下载安装 https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exelocal 注意点:将C:\Program Files\NVIDIA GPU

处理器:I5-7500 显卡   :GTX1050Ti 系统   :Win10 1. 首先搭建Python环境. 官网https://www.python.org/downloads/下载Python3.7(目前最新的版本为3.7.4,暂时不用最新版本).下载安装完成后在环境变量中添加bin路径. cmd 运行 python 查看是否配置成功. C:\Users\admin>python Python (v3. , ::) [MSC v. bit (AMD64)] on win32 Type &qu

不多说,直接上干货! 推荐 全网最详细的基于Ubuntu14.04/16.04 + Anaconda2 / Anaconda3 + Python2.7/3.4/3.5/3.6安装Tensorflow详细步骤(图文)(博主推荐) 欢迎大家,加入我的微信公众号:大数据躺过的坑        人工智能躺过的坑       同时,大家可以关注我的个人博客:    http://www.cnblogs.com/zlslch/   和     http://www.cnblogs.com/lchzls/ 

https://blog.csdn.net/weixin_39290638/article/details/80045236

前言: TensorFlow 有cpu和 gpu两个版本:gpu版本需要英伟达CUDA 和 cuDNN 的支持,cpu版本不需要:本文主要安装gpu版本. 1.环境 gpu:确认你的显卡支持 CUDA,这里确认. vs2015运行时库:下载64位的,这里下载,下载后安装. python 3.6/3.5:下载64位的,这里下载,下载后安装. pip 9.0.1(确认pip版本 >= 8.1,用pip -V 查看当前 pip 版本,用python -m pip install -U pip升级pip

最近在Linux服务器上配置项目,项目需要使用GPU版本的pytorch和TensorFlow,而且该项目内会同时使用TensorFlow的GPU和CPU. 在服务器上装环境,如果重新开始,就需要下载很多依赖包,而且如果直接在系统上安装包,可能会和服务器上的其他包发生冲突,因此使用Anaconda创建虚拟环境来管理项目的依赖包.Anaconda的安装可以去清华大学的镜像下载,速度比较快,选择对应的版本就可以了 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anacon

参考博客:https://blog.csdn.net/weixin_44170512/article/details/103990592 (本文中部分内容引自参考博客,请大家支持原作者!) 感谢大佬的教程,真的非常的通俗易懂! 这里我安装的是Tensorflow2.3cuda版,也就是GPU版本,要安装CPU版本的小伙伴请勿参考本文! 安装步骤 注意:1.安装过程中需要C盘预留出10~15G左右的空间(实际上不需要这么多,为了保险起见尽量多留一些空间) 2.GPU版本需要你电脑的GPU支持Cud

安装说明 平台:Window.Ubuntu.Mac等操作系统 版本:支持GPU版本和CPU版本 安装方式:pip方式.Anaconda方式 attention: 在Windows上目前支持python3.5.x GPU版本可支持CUDA9.0.Cudnn7.0 安装过程 CUDA简介 CUDA(Compute Unified Device Architecture),是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台. CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构,该架构使GPU能够解决复杂的计算问题

#禁用gpu版本TensorFlow,因为CUDA号码从0开始,这里直接让CUDA使用-1的GPU,自然就无法使用gpu了. 代码前面加入: import osos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="-1"    import tensorflow as tfEnvironment Variable Syntax    ResultsCUDA_VISIBLE_DEVICES=1    Only device 1 will be see

本文转载自:https://blog.csdn.net/gangeqian2/article/details/79358543 手把手教你windows安装tensorflow的教程参考另一篇博文http://mp.blog.csdn.net/postedit/79307696 此博文是在上文安装CUDA/cuDNN的基础上的个人填坑总结,欢迎指教. CUDA CUDA(Compute Unified Device Architecture),是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台. CUDA™是

下载TensorFlow https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/v1.1.0 .Tags选择版本,下载解压. pip安装.pip,Python包管理工具,PyPI(Python Packet Index) https://pypi.python.org/pypi . Mac环境.安装virtualenv.virtualenv,Python沙箱工具,创建独立Python环境.pip install virtralenv --upgrade 安装

想着开始学习tf了怎么能不用GPU,网上查了一下发现GeForce GTX确实支持GPU运算,所以就尝试部署了一下,在这里记录一下,避免大家少走弯路. 使用个人笔记本电脑thinkpadE570,内存4G,显卡GeForce GTX 950M 前期电脑已经安装win0+Ubuntu16双系统,thinkpad安装win0+Ubuntu16配置参照这里(本人为了方便) 安装顺序为: (1)安装NVIDIA Driver 安装电脑对应的显卡驱动,安装完成能够在程序中找到NVIDIA.和windows