准备: 系统环境: windows10 + Anaconda3 + Pycharm (1)环境配置: 打开Anaconda Prompt,输入清华仓库镜像,这样更新会快一些: 输入: conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --set show_channel_urls yes 同样在 Anaconda Prompt 中利用Anaconda创…

https://pytorch.org/get-started/previous-versions 可以直接下载文件 用 pip 直接在下载目录安装就可以了…

在windows上极简安装GPU版AI框架 如果我们想在windows系统上安装GPU版本的AI框架,比如GPU版本的tesnorflow,通常我们会看到类似下面的安装教程 官方版本 安装CUDA 安装cuDNN 配置环境变量 安装python环境 安装gpu版的tensorflow开发包 咋看上去好像不是很复杂,但是其中坑多到你怀疑人生. 下载的cuDNN时候需要注册,而且因为cuDNN文件在外网,下载速度很慢. 比如不同版本的tensorflow和CUDA(cuDNN)的版本是有匹配关系的,…

环境配置篇 安装cuda 更新nvidia驱动 打开GeForce Game Ready Driver或在 GeForce Experience中下载符合自己gpu的程序. 选择cuda 打开nvidia控制面板 点击帮助.点击系统信息.在点击组件在3D设置中可以看到cuda信息 在我升级过nvidia驱动后,cuda的版本更新到了10.1.接下来下载cuda . cuda10.1安装完毕. 安装cuDNN 在安装了cuda10.1后选择对应的cuDNN版本v7.6.1 解压文件,然后添加bin…

写在前面 本文叙述了在Ubuntu16.04 Server下安装CUDA8.0,cuDNN6.0以及源码编译安装TensorFlow1.4.0(GPU版)的亲身经历,包括遇到的问题及解决办法,也有一些自己的经验,希望能对读者有所帮助.期间参考了许多前人的文章,后文会一一附上链接,在此先行谢过.在下能力有限,经验不足,请大家多多指教. 关键词:Ubuntu16.04 Server   深度学习环境搭建   安装   显卡驱动   CUDA8.0   cuDNN6.0   Bazel   源码编译 …

用MXnet实战深度学习之一:安装GPU版mxnet并跑一个MNIST手写数字识别 http://phunter.farbox.com/post/mxnet-tutorial1 用MXnet实战深度学习之二:Neural art http://phunter.farbox.com/post/mxnet-tutorial2…

Windows 10 Tensorflow 2 gpu正式版安装和更新日志 Tensorflow 2.0.0 released on2019年10月1日星期二 Link: https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v2.0.0 本日志是win 10下tf2.0.0正式版的重新安装/更新的精确技术文档. Steps as follows: Step 1: enter into tf installing folder C:\Prog…

推荐博客:https://www.linuxidc.com/Linux/2017-11/148629.htmhttps://blog.csdn.net/yggaoeecs/article/details/79163789 此教程主要借鉴自: GPU版:http://www.linuxidc.com/Linux/2016-12/138870.htm CPU版:http://www.linuxidc.com/Linux/2016-09/135034.htm 1   电脑配置及软件说明 1)    …

本文是在宿主机Ubuntu16.04上拉取cuda10.1-cudnn7-ubuntu18.04的镜像,在容器中通过Miniconda3创建python3.7.5的环境并成功安装mindspore_gpu_1.0.1: 一.前期踩过的坑 二.安装成功的流程 [1]拉取cuda10.1-cudnn7-ubuntu18.04的镜像 [2]镜像内创建容器,此处一定是nvidia-docker创建 [3]在容器内安装Miniconda [4]使用conda创建python3.7.5的虚拟环境并激活 [5…

Anaconda指的是一个开源的Python发行版本,其主要优点如下: Anaconda默认安装了常见的科学计算包,用它搭建起Python环境后不用再费时费力安装这些包: Anaconda可以创建互相隔离的虚拟环境,可以在不同环境下制定不同版本的Python,安装不同依赖包,再也不用纠结多个Python版本究竟安装哪个: 一.本次安装所需的基本软件 1. Anaconda3-5.3.1-Windows-x86_64 2. pycharm-community-2019.3.4 3. python3…