这篇文章详细介绍在centOS7.5上搭建基于keras/tensorflow的深度学习环境,该环境可用于实际生产.本人现在非常熟练linux(Ubuntu/centOS/openSUSE).windows上该环境的搭建 :) 前面三篇博客代码实现均基于该环境(开发或者测试过): [AI开发]Python+Tensorflow打造自己的计算机视觉API服务 [AI开发]基于深度学习的视频多目标跟踪实现 [AI开发]视频多目标跟踪高级版 运行环境 1) centOS 7.5 ,不要安装GUI桌面:…

目录 基于 Keras 用深度学习预测时间序列 问题描述 多层感知机回归 多层感知机回归结合"窗口法" 改进方向 扩展阅读 本文主要参考了 Jason Brownlee 的博文 Time Series Prediction With Deep Learning in Keras 原文使用 python 实现模型,这里是用 R 基于 Keras 用深度学习预测时间序列 时间序列预测一直以来是机器学习中的一个难题. 在本篇文章中,将介绍如何在 R 中使用 keras 深度学习包构建神经网络…

目录 准备工作 设置conda国内镜像源 conda 深度学习环境 tensorflow.mxnet.pytorch安装 tensorflow mxnet pytorch Caffe安装 配置文件修改 编译时常见错误 运行时错误 参考 GPU为RTX2080,系统为更新到最新版本的Win10. 准备工作 安装VS2015,到官网地址older-download下载安装 安装Matlab,笔者安装的是Matlab2017b 安装Anaconda3-4.4.0-Windows-x86_64.exe(…

目前电脑配置:Ubuntu 16.04 + GTX1080显卡 配置深度学习环境,利用清华源安装一个miniconda环境是非常好的选择.尤其是今天发现conda install -c menpo opencv3 一句命令就可以顺畅的安装上opencv,之前自己装的时候也遇到了很多错误.conda 安装 Tensorflow 和 Pytorch两种框架也是非常方便的,对于不擅长源码编译的我是最佳选择没错了. 所以大致流程就是:安装显卡驱动——安装CUDA 8.0——安装cuDNN——安装mini…

我们配置一个tensorflow-gpu版的深度学习环境 windows10 64 python3.5 vs2017(需要C++部分) cuda9.0 cudnn7.1 GeForce GTX1060 1.安装python 我们选择python3.5,直接从官网下载windows10版本的安装就行,可以选择默认安装路径,并添加环境变量. 测试打卡cmd,输入python,输出python的版本信息 则安装成功 2.安装vs2017 3.安装cuda 首先要确保你的电脑上装了一块差不多的显卡 我们…

关于计算机的硬件配置说明 推荐配置 如果您是高校学生或者高级研究人员,并且实验室或者个人资金充沛,建议您采用如下配置: 主板:X299型号或Z270型号 CPU: i7-6950X或i7-7700K 及其以上高级型号 内存:品牌内存,总容量32G以上,根据主板组成4通道或8通道 SSD: 品牌固态硬盘,容量256G以上 显卡:NVIDIA GTX TITAN(XP) NVIDIA GTX 1080ti.NVIDIA GTX TITAN.NVIDIA GTX 1080.NVIDIA GTX 107…

区别于其他入门教程的"手把手式",本文更强调"因"而非"果".我之所以加上"通用"字样,是因为在你了解了这个开发环境之后,那些很low的错误你就不会犯了. 大家都知道深度学习涉及到大量的模型.算法,看着那些乱糟糟的公式符号,心中一定是"WTF".我想说的是,这些你都不要管,所谓车到山前必有路. 所需安装包 通常以我的习惯是以最简单的方式来接触一门新的技术,并且尽量抛弃新的(边缘)技术的介入,如果因为一些其他…

OS System:Ubuntu16.04 GPU Device:GTX1080Ti Softwares:CUDA8.0.Cudnn6.0.TensorFlow(1.4.0).Caffe2(1.0.0) 一.win10下安装Ubuntu16.04(双系统) 1.Linux分区方案 (Lagency+MBR) /boot 512M swap 16GB(本机物理内存为32GB) / 30GB or 35GB /home 余下的(越多越好) (UEFI+GPT) efi 512M swap 16GB(…

感慨: 程序跑不起来,都是环境问题. 1. 安装Anaconda https://blog.csdn.net/gdkyxy2013/article/details/79463859 2. 在 Anaconda 下配置环境 https://www.jianshu.com/p/d2e15200ee9b 创建环境(制定PythoN版本) conda create -n bai python=2.7 激活环境 source activate bai 安装制定版本的keras conda install…

OS Linux  Ubuntu14.04 安装 pip (python2.7.9或以上自带pip) sudo apt-get install python-pip pip是python环境下安装包的总的管理工具 相对于easy install使用更加的方便一些 尝试安装scikit-neuralnetwork  需要theano  scipy  numpy sudo  pip install scikit-neuralnetwork(出现错误  无法编译 先尝试下面一步) sudo apt-g…