tensorflow gpu 加什么代码

使用GPU跑Tensorflow代码实录

使用conda创建一个新的虚拟环境输入 conda create -n intelligent-judge python=3.6 创建一个python版本为3.6的名字是intelligent-judge的虚拟环境查看显卡信息输入lspci | grep -i vga查看显卡信息很明显是NVIDIA Quadro GP100 配置CUDA和CUDNN 本来是要去下载cuda和cudnn的,结果一看,服务器上已经有现成的了输入 cat /usr/local/cuda/version.tx

Win10 x64 + CUDA 10.0 + cuDNN v7.5 + TensorFlow GPU 1.13 安装指南

Win10 x64 + CUDA 10.0 + cuDNN v7.5 + TensorFlow GPU 1.13 安装指南 Update : 2019.03.08 0. 环境说明硬件:Ryzen R7 1700x + GTX 1080Ti 系统:Windows 10 Enterprise Version 1809 Update March 2019 1. 前期工作 NVIDIA 419.35 驱动 Visual Studio 2017 (需要C++部分) Python 3.6.x x64 2.

TensorFlow GPU 的使用

一.TensorFlow 设备分配 1.设备分配规则 If a TensorFlow operation has both CPU and GPU implementations, the GPU devices will be given priority when the operation is assigned to a device. 2.手动指定设备分配如果你不想让系统自动为 operation 分配设备, 而是自己手动指定, 可以用 with tf.device 创建一个设备环境

记录从裸机到TensorFlow GPU版运行的配置过程

实验室原来有一台装Ubuntu Server系统的服务器,安装有tensorflow,在使用过程中经常出现断网.死机.自动关机等毛病,忍无可忍,决定重装系统配置如下:Dell工作站,Xeon-E5 2代 8线程处理器 x2,共32个逻辑核,quadro k4000 显卡 x1, 16 GB 内存,1TB 硬盘,双网卡. 打算安装 CentOS 7.4 1708 x64 一. CentOS的安装教育网用户可从各个高校的镜像站下载CentOS 7,如清华大学开源软件镜像站公网用户可选择阿里云镜

【转】Ubuntu 16.04安装配置TensorFlow GPU版本

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

Android动态加载代码技术

Android动态加载代码技术在开发Android App的过程当中,可能希望实现插件式软件架构,将一部分代码以另外一个APK的形式单独发布,而在主程序中加载并执行这个APK中的代码. 实现这个任务的一般方法是: // 加载类cls Context pluginContext = mainContext.createPackageContext(PLUGIN_PKG, Context.CONTEXT_IGNORE_SECURITY | Context.CONTEXT_INCLUDE_CODE)

Ubuntu 16.04 + CUDA 8.0 + cuDNN v5.1 + TensorFlow(GPU support)安装配置详解

随着图像识别和深度学习领域的迅猛发展,GPU时代即将来临.由于GPU处理深度学习算法的高效性,使得配置一台搭载有GPU的服务器变得尤为必要. 本文主要介绍在Ubuntu 16.04环境下如何配置TensorFlow(GPU support)框架,实验所用的显卡为GeForce GTX 1080ti(OC),显存11G,频率1569-1708MHz,CUDA核心3584个,Compute Capability为6.1.下面详细介绍安装配置的详细步骤. 关于本人实验室所用硬件的配置清单,请访问. 1

备注： ubt 16.04 安装 gtx 1060 --- 成功运行 tensorflow - gpu

-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------lspci -vnn | grep VGA -A 12 查看 hylas@hylas-System-Product-Name:~$ lspci -vnn | :]: NVIDIA Corporation Device [10de:1c03] (rev a1)

msxfs.dll函数加载代码

msxfs.dll函数加载代码 #include "stdafx.h" #include "WSXFSLoader.h" NS_AWP_DEVICE_WOSA_BEGIN WSXFSLoader::WSXFSLoader() { hDllLib = LoadLibrary(_T("msxfs.dll")); if (hDllLib == nullptr) return; WCHAR lpDllPath[MAX_PATH]; GetModuleFi

关于Haclon使用GPU加速的代码实例

关于Haclon使用GPU加速的代码实例 read_image(Image, 'T20170902014819_58_2_1.bmp') *没有加加速并行处理 count_seconds(T1) to by rotate_image(Image, Image1, , 'constant') endfor count_seconds(T2) Time1:=(T2-T1)* stop() *以下两种加速只能选一种 *GPU加速,支持GPU加速的算子Halcon10只有56个 query_availa

通过Anaconda在Ubuntu16.04上安装 TensorFlow(GPU版本)

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

Win10上安装Keras 和 TensorFlow(GPU版本)

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

angularJs按需加载代码（未验证）

一网友写的AngularJs按需加载代码,但未验证,放着备用. application.config( function($routeProvider) { $routeProvider. when('/:module/:view', { templateUrl: function(params) {

windows安装tensorflow GPU

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

UILable 标题加粗代码

UILable 标题加粗代码: 加粗; [UILabel setFont:[UIFont fontWithName:@"Helvetica-Bold" size:18]]; 加粗并且倾斜 [UILabel setFont:[UIFont fontWithName:@"Helvetica-BoldOblique" size:18]];

ajax实现的点击数目加1代码实例

ajax实现的点击数目加1代码实例:在点击按钮实现数字增加效果代码实例一章节中,介绍如何点击按钮实现数字加1的效果,但是好像并没有什么实际用处,下面就分享一段相对完整的能够在实际应用中派上用场的代码,此代码是ajax结合php代码实现的.一.ajax代码如下: <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset=" utf-8"> <meta name="author" con

vs加调试代码的正确姿势

为了方便,我们会在系统中加入一些调试代码,比如自动登录,这样会省掉很多精力时间,但用的姿势不对, 第一重姿势:打包注释我看一些人在vs中加调试代码(比如自动登录),然后打包的时候注释掉,这样操作是省时了.但要时刻记得去掉代码,否则可能会出大事. //注释代码,正式发布时去掉 string UserName = "administrator"; "; AutoLogin(UserName, Password); 第二重姿势:用#if预处理器指令当C# 编译器遇到 #if 指

QQ自动强制加好友代码html

鲜为人知的QQ自动强制加好友代码是的,你也许见过强行聊天的代码: tencent://Message/?Uin=574201314&websiteName=www.oicqzone.com&Menu=yes 1 但是你应该不知道,还有强行加好友的代码: tencent://AddContact/?fromId=45&fromSubId=1&subcmd=all&uin=574201314&fuin=938065079&website=www.oic

解决页面初始化vue加载代码问题

TensorFlow DeepLab教程初稿-tensorflow gpu安装教程

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

tensorflow -gpu安装，史上最新最简单的途径（不用自己装cuda，cdnn）

tensorflow -gpu安装首先,安装Anoconda1. 官网下载点我: 2.安装点击 python 3.6 version自动下载x64版,下载好之后,然后安装. 如图,打上勾之后,一路next 3.打开终端 1)输入conda –version 查看版本 2)配置Python环境我装的是python3.5,你们可以根据情况自己选择 conda create –n tensorflow python=3.5 3)激活python环境:activate tensorflow 你可以退

tensorflow gpu 加什么代码

热门专题