tensorflow 容器运行过程中使用到的命令记录: 使用image启动容器命令: docker run --name=: tensorflow/tensorflow:latest-gpu-py3-jupyter 重新命名容器名称: docker rename YaoXu-Test-tensorflow-gpu YaoXu-Test-tensorflow-gpu- Docker 参考链接: https://tensorflow.google.cn/install/docker#gpu_supp…

新手入门完整教程进阶指南 API中文手册精华文章TF社区 INTRODUCTION 1. 新手入门 1.1. 介绍 1.2. 下载及安装 1.3. 基本用法 2. 完整教程 2.1. 总览 2.2. MNIST 数据下载 2.3. MNIST 入门 2.4. MNIST 进阶 2.5. TENSORFLOW 运作方式入门 2.6. 卷积神经网络 2.7. 字词的向量表示 2.8. 递归神经网络 2.9. 曼德布洛特(MANDELBROT)集合 2.10. 偏微分方程 3. 进阶指南 3.1. 总…

Using TensorFlow Serving with Docker 1.Ubuntu16.04下安装docker ce 1-1:卸载旧版本的docker sudo apt-get remove docker docker-engine docker.io 1-2:安装可选内核模块从 Ubuntu 14.04 开始,一部分内核模块移到了可选内核模块包 ( linux-image-extra-* ) ,以减少内核软件包的体积.正常安装的系统应该会包含可选内核模块包,而一些裁剪后的       …

概述:基于Docker的TensorFlow机器学习框架搭建和实例源码解读,TensorFlow作为最火热的机器学习框架之一,Docker是的容器,可以很好的结合起来,为机器学习或者科研人员提供便捷的机器学习开发环境,探索人工智能的奥秘,容器随开随用方便快捷.源码解析TensorFlow容器创建和示例程序运行,为热爱机器学者降低学习难度. 默认机器已经装好了Docker(Docker安装和使用可以看我另一篇博文:Ubuntu16.04安装Docker1.12+开发实例+hello world+w…

基于Docker的TensorFlow 环境搭建 基于(ubuntu 16.04LTS/ubuntu 14.04LTS) 一.docker环境安装 1)更新.安装依赖包 sudo apt-get update sudo apt-get install apt-transport-https ca-certificates curl software-properties-common 2)添加官方密钥 curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ub…

一.docker环境安装 1)更新.安装依赖包 sudo apt-get update sudo apt-get install apt-transport-https ca-certificates curl software-properties-common 2)添加官方密钥 curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add - 3)添加仓库 sudo add-apt-repository…

Docker 资源汇总 Docker官方英文资源 Docker官网:http://www.docker.com Docker Windows 入门:https://docs.docker.com/docker-for-windows/ Docker CE(社区版) Ubuntu:https://docs.docker.com/install/linux/docker-ce/ubuntu/ Docker mac 入门:https://docs.docker.com/docker-for-mac/…

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

来源 | 悦动智能(公众号ID:aibbtcom) 本篇文章将为大家总结TensorFlow纯干货学习资源,非常适合新手学习,建议大家收藏. ▌一 .TensorFlow教程资源 1)适合初学者的TensorFlow教程和代码示例: https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples 该教程不光提供了一些经典的数据集,更是从实现最简单的"Hello World"开始,到机器学习的经典算法,再到神经网络的常用模型,一步步带你从入门到精…

在tensorflow中,我们可以使用 tf.device() 指定模型运行的具体设备,可以指定运行在GPU还是CUP上,以及哪块GPU上. 设置使用GPU 使用 tf.device('/gpu:1') 指定Session在第二块GPU上运行: import tensorflow as tf with tf.device('/gpu:1'): v1 = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0], shape=[3], name='v1') v2 = tf.constant([1.0…

欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://www.tensorflownews.com/,学习更多的机器学习.深度学习的知识! 作者:AI小昕 在之前的Tensorflow系列文章中,我们教大家学习了Tensorflow的安装.Tensorflow的语法.基本操作.CNN的一些原理和项目实战等.本篇文章将为大家总结Tensorflow纯干货学习资源,非常适合新手学习,建议大家收藏.想要学习更多的Tensorflow知识,欢迎点击上方蓝字,关注我们的微信公众号. 一 .Tensorflow教…

安装DOCKER 1. https://docs.docker.com/engine/installation/linux/docker-ce/ubuntu/ nstall from a package If you cannot use Docker’s repository to install Docker CE, you can download the .deb file for your release and install it manually. You will need t…

tensorflow tensorflow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统,其命名来源于本身的运行原理.Tensor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算,TensorFlow为张量从图象的一端流动到另一端计算过程.TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统. tensorflow可在小到一部智能手机.大到数千台数据中心服务器的各种设备上运行.本文主要探讨的是tensorflow在大规模容器上运行的一…

TensorFlow 模型保存与加载 TensorFlow中总共有两种保存和加载模型的方法.第一种是利用 tf.train.Saver() 来保存,第二种就是利用 SavedModel 来保存模型,接下来以自己项目中的代码为例. 项目中模型的代码: class TensorFlowDKT(object): def __init__(self, config, batch_size): # 导入配置好的参数 self.hiddens = hiddens = config.modelConfig.h…

1.准备工作: 1)64为操作系统,win7或者更高 2)支持“ Hardware Virtualization Technology”,并且,“virtualization ”可用(可进入任务管理器查看) 2.安装Docker: 2.1 下载和安装Docker Toolbox 从Docker官网可以下到Docker Toolbox:https://www.docker.com/products/docker-toolbox,选择windows版本下载. 注意:安装路径千万不要有中文!!!! 一…

[1]最近领导天天在群里发一些机器学习的链接,搞得好像我们真的要搞机器学习似的,吃瓜群众感觉好神奇呀. 第一步 其实也是最后一步,就是网上百度一下,Docker Toolbox,下载下来,下载,安装之后会有三个图标,这里给大家截一下图 不过,这三个图标首先我们都不需要去点击他们.为什么呢?看来这么多片博文,感觉最靠谱的就是这一篇了http://www.linuxidc.com/Linux/2016-07/133506.htm 需要先去点击Git Bash这个图标,然后,输入 notepad .b…

本章简单介绍了TensorFlow的安装以及使用.一些细节需要在后续的应用中慢慢把握. TensorFlow并不仅仅局限于神经网络和机器学习,它甚至可以用于量子物理仿真. TensorFlow的优势: 可运行于诸多操作系统 提供一个叫做TF.Learn(tensorflow.contrib.learn)的简单的Python API,和Scikit-Learn兼容,可以用短短几行代码训练多种神经网络. 提供另一个叫做TF-slim(tensorflow.contrib.slim)的API,用于简化…

什么是TensorFlow? TensorFlow 是一个采用数据流图(data flow graphs),用于数值计算的开源软件库.节点(Nodes)在图中表示数学操作,图中的线(edges)则表示在节点间相互联系的多维数据数组,即张量(tensor).它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算,例如台式计算机中的一个或多个CPU(或GPU).服务器.移动设备等等.TensorFlow 最初由Google Brain 小组(隶属于Google机器智能研究机构)的研究员和工程师们开发出来,用于机器…

今天,终于把如何在linux服务器上运行tensorflow程序的问题解决: 1.首先要在服务器上python下安装tensorflow(要看好是在python2还是python3下安装,还要看好是CPU版本还是GPU版本) 2.确保tensorflow测试程序正常运行, 例: import tensorflow as tf with tf.device('/cpu:0'): a = tf.constant([1.0,2.0,3.0],shape=[3],name='a') b = tf.con…

docker安装 Tensorflow遇到问题i/o timeout. docker: Error response from daemon: Get https://gcr.io/v1/_ping: dial tcp 64.233.188.82:443: i/o timeout. Tensorflow 是Google的一个开源机器学习框架,中国大陆的用户在使用的时候往往需要爬过GFW墙,借助VPN. 依照Tensorflow的官方文档 在docker中安装Tensorflow的时候,国内的用户…

这一系列基本上是属于我自己进行到了那个步骤就做到那个步骤的 由于新装了GPU (GTX750ti)和CUDA9.0.CUDNN7.1版本的软件,所以希望TensorFlow能在GPU上运行,也算上补上之前的承诺 说了下初衷,由于现在新的CUDA版本对TensorFlow的支持不好,只能采取编译源码的方式进行 所以大概分为以下几个步骤 1.安装依赖库(这部分我已经做过了,不进行介绍,可以看前边的依赖库,基本一致) sudo apt-get install openjdk-8-jdk jdk是baz…

最近在用Docker搭建TensorFlow Serving, 在查阅了官方资料后,发现其文档内有不少冗余的步骤,便一步步排查,终于找到了更简单的Docker镜像构建方法.这里有两种方式: 版本一: FROM ubuntu:18.04 # Install general packages RUN apt-get update && apt-get install -y wget && \ apt-get clean && \ rm -rf /var/lib/…

目前网上提供的大多数的方法都是如下: docker pull tensorflow/tensorflow docker run -it -p : tensorflow/tensorflow 但是按照步骤执行之后发现容器无法启动,或是启动之后没有出现进入jupyter notebook的地址. 之后进入tensorflow官网查看发现,tensorflow已经区别开了带有jupyter notebook的版本. 所以我们应该执行如下的命令: docker run -it -p : tensorfl…

# 安装 2.7 环境conda create -n python2. python= conda activate python2. # 安装 1.1.0 gpu版本pip # 配置环境变量export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-8.0/lib64 export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-8.0/lib64:/usr/local/cuda-8.0/ex…

目录 第9章 运行TensorFlow 创建一个计算图并在会话中执行 管理图 节点值的生命周期 TensorFlow中的线性回归 实现梯度下降 给训练算法提供数据 保存和恢复模型 用TensorBoard来可视化图和训练曲线 命名作用域 模块化 共享变量 练习摘抄 第9章 运行TensorFlow 参考书 <机器学习实战--基于Scikit-Learn和TensorFlow> 工具 python3.5.1,Jupyter Notebook, Pycharm 创建一个计算图并在会话中执行 x =…

运行TensorFlow代码时报错 错误信息ImportError: libcublas.so.10.0: cannot open shared object file 原因:TensorFlow版本与CUDA版本不匹配 可使用pip3 install tensorflow-gpu==[version]将TensorFlow版本切换到制定版本中去,其对应的version可在'>TensorFlow官网查看 另: 1.查看cuda版本(在ubuntu下): cat /usr/local/cuda/…

个人博客原文:http://www.bearoom.xyz/2019/08/25/ubuntu-tensorflow-cc-example/ 之前记录的运行Tensorflow的C++接口的例子都是零散的,现在写一个完整的例子. 一.模型文件转换 首先是需要有训练好的模型文件,然后将其转化为tensorflow的C++接口能够读取的.pb文件,这个前面也有记录,现在贴下完整的代码: ################################################### # # S…

Docker 运行时资源限制Docker 基于 Linux 内核提供的 cgroups 功能,可以限制容器在运行时使用到的资源,比如内存.CPU.块 I/O.网络等. 内存限制概述Docker 提供的内存限制功能有以下几点: 容器能使用的内存和交换分区大小.容器的核心内存大小.容器虚拟内存的交换行为.容器内存的软性限制.是否杀死占用过多内存的容器.容器被杀死的优先级一般情况下,达到内存限制的容器过段时间后就会被系统杀死. 内存限制相关的参数执行docker run命令时能使用的和内存限制相关的所…

报错信息: [libprotobuf FATAL google/protobuf/src/google/protobuf/stubs/common.cc:67] This program requires version 3.6.1 of the Protocol Buffer runtime library, but the installed version is 3.0.0. Please update your library. If you compiled the program y…

Python 目录: 管理面板 算法和设计模式 反垃圾邮件 资产管理 音频 验证 构建工具 缓存 ChatOps工具 CMS 代码分析和Linter 命令行工具 兼容性 计算机视觉 并发和并行性 组态 密码学 数据分析 数据验证 数据可视化 数据库驱动程序 数据库 日期和时间 调试工具 深度学习 DevOps工具 分配 文档 下载器 电子商务 编辑器插件和IDE 电子邮件 环境管理 文件 外部函数接口 形式 功能编程 游戏开发 地理位置 GUI 硬件 HTML操作 HTTP 意象 实现 互动译员…