本文是在windows10上安装了CPU版本的Mindspore,并在mindspore的master分支基础上使用LeNet网络训练MNIST数据集,实践已训练成功,此文为记录过程中的出现问题: (据说此时mindspore的r0.7版本上是直接执行成功的) Windows10 Miniconda 4.8.3 Python 3.7.7 MindSpore master mindspore的gitee地址 [1]首先使用conda activate mindspore 进入mindspore虚拟

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

那些最全面的Windows10安装pytorch踩过的坑以及如何应用 一.pytorch简介 2017年1月,由Facebook人工智能研究院(FAIR)基于Torch推出了PyTorch.它是一个基于Python的可续计算包,提供两个高级功能:1.具有强大的GPU加速的张量计算(如NumPy).2.包含自动求导系统的深度神经网络. 深度学习的框架有很多,诸如选择哪个深度学习的框架,哪个框架好这类的问题很多,这里引用知乎的回答 PyTorch到底好用在哪里? PyTorch更有利于研究人员.爱好

windows10安装MySQL数据库 一.问题现象: cmd执行“mysql”命令,提示:ERROR 2003 (HY000): Can't connect to MySQL server on 'localhost' (10061) 从错误的提示中可以看出MySQL服务没有启动,因此只需要启动MySQL服务就可以了. 二.服务中未找到MySQL服务: 需要将mysql加入到Windows的服务中.切换到mysql安装目录下的bin文件夹,命令行运行"mysqld --install"

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

安装mxnet GPUsudo pip install mxnet-cu80==1.1.0 推荐pip安装mxnet,土豪gpu版本: pip install mxnet-cu90==1.0.0 豪华至尊gpu+mkl版本 pip install mxnet-cu90mkl==1.0.0 (1)使用系统python验证,命令行中输入:python 1,cpu: from mxnet import ndx = nd.array([1,2,3])x.contextcpu(0) 2,GPU from

(译)综合指南:通过Ubuntu 16.04上从Source构建来安装支持GPU的Caffe2 译者注: 原文来自:https://tech.amikelive.com/node-706/comprehensive-guide-installing-caffe2-with-gpu-support-by-building-from-source-on-ubuntu-16-04/?tdsourcetag=s_pctim_aiomsg, 不得不说该文作者知识比较丰富,研究比较深入,环境的配置讲解比较详

安装支持GPU的tensorflow前提是正确安装好了 CUDA 和 cuDNN. CUDA 和 cuDNN的安装见 Nvidia 官网和各种安装教程,应该很容易,重点是要选准了支持自己GPU的 CUDA 版本,再选准支持 该 CUDA 版本的 cuDNN版本. 关于CUDA: tensorflow-gpu 1.5 及以上版本要求 CUDA 版本为9.0; 如果本机装的 CUDA版本是8,安装了 tensorflow-gpu 1.5及以上版本,会报错: ImportError: libcubla

截至写这篇博客为止,MariaDB官方的稳定版本为,详情访问官方地址:https://downloads.mariadb.org/ 安装之前先简单说一下MariaDB:         MariaDB由MySQL的创始人麦克尔·维德纽斯主导开发,他早前曾以10亿美元的价格,将自己创建的公司MySQL卖给了SUN,此后,随着SUN被甲骨文收购,MySQL的所有权也落入Oracle的手中.甲骨文公司收购了MySQL后,有将MySQL闭源的潜在风险,因此开源社区采用分支的方式来避开这个风险.所以说呢,

Windows10中安装Ubuntu,期间踩了非常多的坑,最终安装成功了,梳理下来Windows10装Ubuntu的步骤还是比较简明的. 制作Ubuntu系统U盘 Windows磁盘为新系统进行分区, 重启插上U盘,设置BIOS打开U盘启动,关闭安全启动(secure boot)和快速启动(fast boot),保存退出.不要改其他的,我就栽里面了. 从BIOS出来后重启,进入boot manager,选择U盘启动,进入Ubuntu界面.这一步会出现一些差别. 安装Ubuntu. 参考原文:ht

写在前面:本教程为windows10安装ubuntu18.04(64位)双系统教程,是我多次安装双系统的经验总结,安装方法同样适用于ubuntu16.04(64位).为了直观和易于理解,我会尽量图文并茂,并用最通俗的语言完成这篇教程.虽然安装ubuntu18.04和ubuntu16.04的方法一模一样,但为了满足强迫症患者,我特意将教程内容复制之后重新发了一篇,需要的进:Windows10安装ubuntu16.04双系统教程 一.查看电脑的信息 1.查看BIOS模式 "win+r"快捷

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windows10安装ubuntu双系统教程(绝对史上最详细) Win10 Ubuntu16.04/Ubuntu18.04双系统完美安装 Windows10+Ubuntu18.04双系统安装成功心得(理清网上杂乱无章的教程) Win10与Ubuntu 18.04双系统安装(Win10引导Linux)

anaconda+pytorch安装(无GPU版本) 待办 https://blog.csdn.net/nnUyi/article/details/78471326

安装TensorFlow GPU pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu 安装测试: $ source activate tf #激活tf环境 import tensorflowas tf hello= tf.constant('Hello, TensorFlow!') sess= tf.Session() print(sess.run(hello)) # 未报错即安装正确 安装Keras # 直接在虚拟环境中安装 pip

windows10安装配置WSL(Ubuntu) 怎么在windows系统上用上Linux?有这么几种方法: 1. 安装双系统.这种方法的缺点是每次切换系统都需要关机.切换系统. 2. 虚拟机+Linux.这种方法需要一定硬件配置,因为虚拟机运行还是比较吃内存的. 3. windows10+WSL.这个方法克服了上述2个方法的缺点,虽然WSL不能完全意义上等同于一个真正的Linux系统,但是对于Linux新手或者只是需要一个Linux运行环境或者对功能.服务没有很多要求的,WSL够用了. 下面就

centos/windows10安装minikube 目录 centos/windows10安装minikube A win10安装minikube 1 下载安装kubectl.exe 1.1 准备目录 1.2 下载kubectl.exe 1.3 配置环境变量 1.4 开启hype-v 2 安装minikube 2.1 下载安装包 2.2 安装minikube 2.3 验证启动结果 3 完善启动方式 3.1 停止minikube 3.2 创建启动脚本 3.3 用脚本启动minikube B ce

1.Ubuntu https://www.cnblogs.com/EasonJim/p/7112413.html https://blog.csdn.net/jesse_mx/article/details/61425361 安装后启动不了,直接进入windows.解决方案: https://www.cnblogs.com/lymboy/p/7783756.html https://jingyan.baidu.com/article/5553fa82cd48a765a23934ae.html 2

本人电脑配置(公司的)gtx1080ti,下载的的cuda8.0,cudnn6.0,python3.5.3安装完成后,安装tensorflow 1.pip install tensorflow-gpu 本人建议使用清华镜像站,或者其他火内的的pypi源,这样不会因为网速问题出现安装失败 2.这个时候运行 python import tensorflow as tf 立马报错 经过最终在stackoverflow上找到了解决方法, 原来tensorflow在windows下还不支持cudnn6,所

2020/5/29 在 windows10 上面安装 CUDA 和 cuDNN 0.简单了解一下 CUDA 和 cuDNN 1)什么是 CUDA CUDA(ComputeUnified 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. 2)什么是cuDNN NVIDIA cuDNN是用于深度神经网络的GPU加速库.它强调性能.易用性和低内存开销.NVIDIA cuDNN可以

安装环境:wondows 64bit Teano安装测试 1. Anaconda 安装 Anaconda是一个科学计算环境,自带的包管理器conda很强大.之所以选择它是因为它内置了python,以及numpy.scipy两个必要库和一些其他库,比起自己安装要省事. 首先下载Anaconda-2.1.0-Windows-x86_64.exe 安装选择默认配置即可,下砸地址.安装成功后效果如下: 这里有Anaconda管理器(Anaconda Command Prompt),输入conda lis