由于某些原因GPU版的TensorFlow运行起来会出现一些问题,比如内存溢出等情况.此时我们可以用CPU和系统内存来运行我们的程序. 代码如下: import osos.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID"os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "-1"将以上三行代码放入程序首部即可.--------------------- 作者:MarT

http://blog.csdn.net/jerr__y/article/details/53695567 前言:本文主要介绍如何在 ubuntu 系统中配置 GPU 版本的 tensorflow 环境.主要包括: - cuda 安装 - cudnn 安装 - tensorflow 安装 - keras 安装 其中,cuda 安装这部分是最重要的,cuda 安装好了以后,不管是 tensorflow 还是其他的深度学习框架都可以轻松地进行配置. 我的环境: Ubuntu14.04 + TITAN

1.用vs编译cuda的sample时会提示找不到"d3dx9.h"."d3dx10.h"."d3dx11.h"头文件的错误,如果没有安装这个插件,在TensorFlow里执行run方法时会导致电脑死机 解决方案;可从这里下载DXSDK_Jun10.exe. 2.import tensorflow as tf 时报 ImportError: DLL load failed:找不到指定的模块 解决方案;  下载安装一个插件地址如下https://w

一.首先,推荐用Anaconda安装 因为Anaconda本身就已经默认安装了很多常用的Python库,可以省去大量的库安装过程,并且解决兼容性问题. Anaconda本身的安装也非常简单,搜索Anaconda官网,下载最新的Anaconda对应的exe文件,约几百兆,双击安装即可. 启动Anaconda navigator,切换到Environments选项卡,选择Open Terminal启动DOS命令窗口.如下图: 二.接着,安装GPU版Tensorflow DOS命令行输入此命令开始安装

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,

实验室原来有一台装Ubuntu Server系统的服务器,安装有tensorflow,在使用过程中经常出现断网.死机.自动关机等毛病,忍无可忍,决定重装系统 配置如下:Dell工作站,Xeon-E5 2代 8线程处理器 x2,共32个逻辑核,quadro k4000 显卡 x1, 16 GB 内存,1TB 硬盘,双网卡. 打算安装 CentOS 7.4 1708 x64 一. CentOS的安装 教育网用户可从各个高校的镜像站下载CentOS 7,如清华大学开源软件镜像站 公网用户可选择阿里云镜

原因: 使用 GPU 版 TensorFlow ,并且在显卡高占用率的情况下(比如玩游戏)训练模型,要注意在初始化 Session 的时候为其分配固定数量的显存,否则可能会在开始训练的时候直接报错退出. 解决方法: gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.333) sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options)) 原先代码: wit

本人配置:window10+GTX 1650+tensorflow-gpu 1.14+keras-gpu 2.2.5+python 3.6,亲测可行 一.Anaconda安装 直接到清华镜像网站下载(什么版本都可以):https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 这是我下载的版本,自带python版本为3.6 下载后直接安装即可,可参考:https://www.cnblogs.com/maxiaodoubao/p/9854595.h

这里首先确认没有安装CPU版本,并默认已经安装了CUDA和Cudnn以及anaconda. 安装gpu版本的tensorflow 接下来需要安装GPU版本的tensorflow: 打开cmd并输入: conda create -n tensorflow pip python=3.5 继续cmd中输入: activate tensorflow 安装 pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu -i https://pypi.tun

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 

最近入手一台GTX 1070的笔记本,手痒想在win10上试下GPU跑模型,所以就有了接下来的安装GPU版mxnet的坎坷历程,经过多重试验终于搞定了python和R安装mxnet,现将主要点记录如下: 本人主要参考这2篇博文: https://my.oschina.net/qinhui99/blog/845249 http://blog.csdn.net/u010414386/article/details/53304177 1.安装vs2013或vs2015 如果安装的是vs2013,则需要

那些坑,那些说不出的痛! --------回首安装的过程,真的是填了一个坑又出现了一坑的感觉.记录下了算是自己的笔记也能给需要的人提供一点帮助. 1 写在前面的话 其实在装GPU版本的tensorflow最难的地方就是装CUDA的驱动.踩过一些坑之后,终于明白为什么Linus Torvald 对英伟达有那么多的吐槽了.我的安装环境是ubuntu16.04,安装的是CUDA-8.0.其他驱动安装一般不会遇到很大的问题,都是一些小问题,一般不会卡很久.可以参考官网的安装过程. 2 眼花缭乱的CUDA

tensorflow安装过程cpu版-(windows10环境下)---亲试可行方案   一, 前言:本次安装tensorflow是基于Python的,安装Python的过程不做说明 二, 安装环境:(tensorflow支持的系统是64位的,windows和linux,mac都需要64位) 和windows版本没什么关系,我的是windows10 Python3.5.2(自己电脑上安装的版本,如果你安装了,不知道版本的话可以在命令窗口输入"python --version",会显示你

windows7下安装python3.5 1.下载python-3.5.2-amd64.whl https://www.python.org/downloads/release/python-352/ 2.进行傻瓜式安装 3.配置环境变量 打开“计算机”,“属性”,“高级系统设置”,“环境变量” 在path中添加:C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python35 Windows7下通过cmd安装pip-9.0.1 备注:p

很久之前在windows7 32位上配置过GPU版的opencv,可参考http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/9831837 Windows7 64位CUDA7.5的配置可以参考:http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/53892997这里是在CUDA7.5已正确安装后的操作步骤: 1.      从https://github.com/opencv/opencv/relea

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

TensorFlow 是用于机器学习任务的开源软件.它的创建者 Google 希望提供一个强大的工具以帮助开发者探索和建立基于机器学习的应用,所以他们在去年作为开源项目发布了它.TensorFlow 是一个非常强大的工具,专注于一种称为深层神经网络deep neural network(DNN)的神经网络. 深层神经网络被用来执行复杂的机器学习任务,例如图像识别.手写识别.自然语言处理.聊天机器人等等.这些神经网络被训练学习其所要执行的任务.由于训练所需的计算是非常巨大的,在大多数情况下需要 G

查看是否用GPU跑的TensorFlow程序 第一种方法,直接输出日志法(推荐) import tensorflow as tf sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True)) 第二种方法,跑计算量打的程序,然后用nvidia-smi查看GPU的使用情况

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

1.打开Anaconda Prompt 2.搭建TensorFlow的环境: conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/conda config --set show_channel_urls yesconda create -n tensorflow python=3.5 3.在用户目录下找到文件   .condarc 环境搭建完成: 4.安装(CPU)版的Tensor