随着网络越来约复杂,训练难度越来越大,有条件的可以采用GPU进行学习.本文介绍如何在GPU环境下使用TensorFlow.NET. TensorFlow.NET使用GPU非常的简单,代码不用做任何修改,更换一个依赖库即可,程序是否能运行成功主要看环境是否安装正确,这篇文章重点介绍的也就是环境的安装了. CUDA和cuDNN的安装都比较容易,重点是要装对版本. 1.确认安装版本 首先电脑得有一块NVIDIA的显卡! 在桌面右键选择NVIDIA控制面板,在程序左下角点击 :系统信息. 首先要确认显卡

接昨天的博客,这篇随笔将会对本人运行Word2Vec算法时在Gensim以及Tensorflow的不同版本下的运行结果对比.在运行中,参数的调节以及迭代的决定本人并没有很好的经验,所以希望在展出运行的参数以及结果的同时大家可以批评指正,多谢大家的支持! 对比背景: 对比实验所运用的corpus全部都是可免费下载的text8.txt.下载点这里.在训练时,word embedding的维度被调节为200,除了word2vec_basic.py版本的step size为600001外,其余均为15个

转自:windows10(64位)Anaconda3+Python3.6搭建Tensorflow(cpu版本)及keras 1.本来电脑安装的是anaconda3 5.3.1,但安装的python版本是3.7,后来卸载了安装anaconda3 4.4.0,这个版本是3.6 2.打开Anaconda Prompt conda --version //检查Anaconda是否成功安装(如果成功会显示版本号) conda update conda //更新conda版本 conda create -n

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

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

本博客主要用于在Ubuntu14.04 64bit 操作系统上搭建google开源的深度学习框架tensorflow. 0.安装CUDA和cuDNN 如果要安装GPU版本的tensorflow,就必须先安装CUDA和cuDNN,请参考Caffe学习笔记2--Ubuntu 14.04 64bit 安装Caffe(GPU版本). 1.安装tensorflow github上下载已经编译好的.whl文件. 输入如下, sudo pip install tensorflow-0.8.0-cp27-non

一.安装cuda 具体安装过程见我的另一篇博客,ubuntu16.04下安装配置深度学习环境 二.安装tensorflow 1.具体安装过程官网其实写的比较详细,总结一下的话可以分为两种:安装release版本和源码编译安装.因为源码编译安装比较繁琐,且需要安装谷歌自己的编译器bazel,所以我选择安装编译好的. 2.我写这篇博客的时候tensorflow更新到了1.4.0,安装编译好的一定看版本,因为每个版本依赖的底层库是不一样的. 1.4.0版本安装之前需要安装CUDA-8,cuDNN v6

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

在Python环境中输入: import os from tensorflow.python.client import device_lib os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"] = "99" if __name__ == "__main__": print(device_lib.list_local_devices()) 输出: [name: "/cpu:0" device_type: &q

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

记录下各模块的版本 tensorflow 1.15.0       print tf.__version__ cuda 10.0.130            nvcc -v cudnn 7.6.4        cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 python 2.7.17      python -V jupyter notebook   5.7.8      jupyter notebook -V ubun

系统配置 系统版本: Centos7.6 语言: Python3.5(anaconda3 4.2) 框架: Tensorflow 安装依赖 sudo yum install openjdk-8-jdk git python-dev python3-dev python-numpy python3-numpy build-essential python-pip python3-pip python-virtualenv swig python-wheel libcurl3-dev curl 安装

查看安装版本 pip list https://docs.floydhub.com/guides/environments/ 查看对应版本 我感觉是我tensorflow版本装太高了,keras没有

import tensorflow as tf v = tf.get_variable("v", shape=(), initializer=tf.zeros_initializer()) assignment = v.assign_add(1) # Because variables are mutable # it's sometimes useful to know what version of a variable's value is being used # at any

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

1.下载Anaconda,官方网站.我下载的时Python 2.7 64bit版本: 2.安装执行命令     bash Anaconda2-4.2.0-Linux-x86_64.sh 设置好目录后等待安装完毕,并将将该安装目录添加到环境变量中 在.bashrc中添加 export PATH=/home/byte/anaconda2/bin:$PATH : 3.执行   conda create -n tensorflow python=2.7 命令,安装tensorflow依赖包: 4.执行 

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

最近由于论文需要,急需搭建Tensorflow环境,16年底当时Tensorflow版本号还没有过1,我曾按照手册搭建过CPU版本.目前,1.7算是比较新的版本了(也可以从源码编译1.8版本的Tensorflow). 安装步骤: 不能急于求成,安装任何东西前都应该先阅读用户手册与FAQ,弄清软件依赖与安装步骤.对于Tensorflow来说,官网有时上不去,建议关注Tensorflow的GitHub(https://github.com/tensorflow/tensorflow),GitHub上

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.前言 我们都知道,普通使用pip安装的TensorFlow是万金油版本,当你运行的时候,会提示你不是当前电脑中最优的版本,特别是CPU版本,没有使用指令集优化会让TensorFlow用起来更慢. 但是在编译之中,发现很多坑,由此记录一下. 环境相关: 系统:centos7 python版本:2.7.5 二.准备 1. 安装相关依赖 # 一般会缺失的依赖 -openjdk-devel automake autoconf libtool libicu gcc-c++ 2. pip安装相关库 #

TensorFlow 今天发布最新版 1.2.0,公布了14大最新功能.新智元带来最新介绍,包括 API 的重要变化.contrib API的变化和Bug 修复及其他改变.附代码链接. 主要的功能和改进 1. Windows上支持Python3.6. 2. 时空域去卷积(spatio temporal deconvolution.)增加了tf.layers.conv3d_transpose层. 3. 增加了tf.Session.make_callable( ),为多次运行一个相同步骤的运行提供了