下载CUDA8.0，安装

下载cuDNN v5.1安装。放置环境变量等。

其他版本就不装了。不用找其他版本的关系。

使用tensorflow-gpu1.0版本。

使用keras2.0版本。

有提示的。

有时候可能需要分配使用空间自动增长：

config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth = True
session = tf.Session(config=config)

英伟达 MX150。华硕FL8000

使用tensorflow下的GPU加速神经网络训练过程的更多相关文章

  1. tesorflow - create neural network+结果可视化+加速神经网络训练+Optimizer+TensorFlow

    以下仅为了自己方便查看,绝大部分参考来源:莫烦Python,建议去看原博客 一.添加层 def add_layer() 定义 add_layer()函数 在 Tensorflow 里定义一个添加层的函 ...

  2. TensorFlow实战第三课（可视化、加速神经网络训练）

    matplotlib可视化 构件图形 用散点图描述真实数据之间的关系(plt.ion()用于连续显示) # plot the real data fig = plt.figure() ax = fig ...

  3. 从有约束条件下的凸优化角度思考神经网络训练过程中的L2正则化

    从有约束条件下的凸优化角度思考神经网络训练过程中的L2正则化 神经网络在训练过程中,为应对过拟合问题,可以采用正则化方法(regularization),一种常用的正则化方法是L2正则化. 神经网络中 ...

  4. 从MAP角度理解神经网络训练过程中的正则化

    在前面的文章中,已经介绍了从有约束条件下的凸优化角度思考神经网络训练过程中的L2正则化,本次我们从最大后验概率点估计(MAP,maximum a posteriori point estimate)的 ...

  5. 练习推导一个最简单的BP神经网络训练过程【个人作业/数学推导】

    写在前面   各式资料中关于BP神经网络的讲解已经足够全面详尽,故不在此过多赘述.本文重点在于由一个"最简单"的神经网络练习推导其训练过程,和大家一起在练习中一起更好理解神经网络训 ...

  6. tensorflow：模型的保存和训练过程可视化

    在使用tf来训练模型的时候,难免会出现中断的情况.这时候自然就希望能够将辛辛苦苦得到的中间参数保留下来,不然下次又要重新开始. 保存模型的方法: #之前是各种构建模型graph的操作(矩阵相乘,sig ...

  7. Batch Normalization原理及其TensorFlow实现——为了减少深度神经网络中的internal covariate shift，论文中提出了Batch Normalization算法，首先是对”每一层“的输入做一个Batch Normalization 变换

    批标准化(Bactch Normalization,BN)是为了克服神经网络加深导致难以训练而诞生的,随着神经网络深度加深,训练起来就会越来越困难,收敛速度回很慢,常常会导致梯度弥散问题(Vanish ...

  8. TensorFlow如何提高GPU训练效率和利用率

    前言 首先,如果你现在已经很熟悉tf.data+estimator了,可以把文章x掉了╮(￣▽￣””)╭ 但是!如果现在还是在进行session.run(..)的话!尤其是苦恼于GPU显存都塞满了利用 ...

  9. TensorFlow之多核GPU的并行运算

    tensorflow多GPU并行计算 TensorFlow可以利用GPU加速深度学习模型的训练过程,在这里介绍一下利用多个GPU或者机器时,TensorFlow是如何进行多GPU并行计算的. 首先,T ...

随机推荐

  1. openstack（pike 版）集群部署（一）----基础环境部署

    一.环境 1.系统: a.CentOS Linux release 7.4.1708 (Core) b.更新yum源和安装常用软件 #  yum -y install  epel-release ba ...

  2. queue模拟

    BlockingQueue:顾名思义,首先它是一个队列,并且支持阻塞的机制,阻塞的放入和得到数据.我们要实现LinkedBlockingQueue下面两个简单的方法put和take. put(anOb ...

  3. Wannafly挑战赛13 B:Jxc军训(逆元)

    题目描述 在文某路学车中学高一新生军训中,Jxc正站在太阳下站着军姿,对于这样的酷热的阳光,Jxc 表示非常不爽. Jxc将天空看做一个n*n的矩阵,此时天上有m朵云,这些云会随机分布在m个不同的位置 ...

  4. PTA 7-50 畅通工程之局部最小花费问题(最小生成树Kruskal)

    某地区经过对城镇交通状况的调查,得到现有城镇间快速道路的统计数据,并提出“畅通工程”的目标:使整个地区任何两个城镇间都可以实现快速交通(但不一定有直接的快速道路相连,只要互相间接通过快速路可达即可). ...

  5. [剑指Offer]40-最小的k个数

    题目链接 https://www.nowcoder.com/practice/6a296eb82cf844ca8539b57c23e6e9bf?tpId=13&tqId=11182&t ...

  6. jquey中json字符串与json的转换（转）

    <!doctype html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <script sr ...

  7. shell 脚本编写基础

    在进行Linux测试时编写脚本是必不可少的,Shell脚本的名称可以随便定义,也不要什么后缀名,例如可以写abc,smartzip这类名称,运行时只要键入 ./smartzip就能运行脚本了.. 每行 ...

  8. Oracle_高级功能(10) 备份恢复

    备份与恢复Oracle数据库有三种标准的备份方法,分别是导出/导入(EXP/IMP).热备份和冷备份.导出/导入是一种逻辑备份,冷备份和热备份是物理备份.一.导出/导入(Export/Import)利 ...

  9. nvl 与 nvl2

    NVL函数 Oracle/PLSQL中的一个函数. 格式为: NVL( string1, replace_with) 功能:如果string1为NULL,则NVL函数返回replace_with的值, ...

  10. 大数加法java版

    import java.util.*; import java.math.BigDecimal; public class Numadd{ public static void main(String ...