列出可用GPU from tensorflow.python.client import device_lib print(device_lib.list_local_devices()) from keras import backend as K K.tensorflow_backend._get_available_gpus() 切换 import os os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"]="PCI_BUS_ID" # The GP

原文作者:aircraft 原文链接:https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/9747019.html 基本开发环境搭建 1. Microsoft Windows 版本 关于Windows的版本选择,本人强烈建议对于部分高性能的新机器采用Windows 10作为基础环境,部分老旧笔记本或低性能机器采用Windows 7即可,本文环境将以Windows 10作为开发环境进行描述.对于Windows 10的发行版本选择,笔者建议采用Windows_10_enterprise_

不多说,直接上干货! You must choose one of the following types of TensorFlow to install: TensorFlow with CPU support only. If your system does not have a NVIDIA® GPU, you must install this version. Note that this version of TensorFlow is typically much easier

TensorFlow指定GPU/CPU进行训练和输出devices信息 1.在tensorflow代码中指定GPU/CPU进行训练 with tf.device('/gpu:0'): .... with tf.device('/gpu:1'): ... with tf.device('/cpu:0'): ... 2.输出devices的信息 在指定devices的时候往往不知道具体的设备信息,这时可用下面的代码查看对应的信息 进入Python环境 from tensorflow.python.c

TensorFlow指定CPU和GPU方法 TensorFlow 支持 CPU 和 GPU.它也支持分布式计算.可以在一个或多个计算机系统的多个设备上使用 TensorFlow. TensorFlow 将支持的 CPU 设备命名为"/device:CPU:0"(或"/cpu:0"),第 i 个 GPU 设备命名为"/device:GPU:I"(或"/gpu:I"). 如前所述,GPU 比 CPU 要快得多,因为它们有许多小的内

之前摸爬滚打总是各种坑,今天参考这篇文章终于解决了,甚是鸡冻\(≧▽≦)/,电脑不知道怎么的,安装不了16.04,就安装15.10再升级到16.04 requirements: Ubuntu 16.04 python 2.7 Flask tensorflow GPU 版本 安装nvidia driver 经过不断踩坑的安装,终于google到了靠谱的方法,首先检查你的NVIDIA VGA card model sudo lshw -numeric -C display 可以看到你的显卡信息,比如

一. 安装环境 Ubuntu16.04.3 LST GPU: GeForce GTX1070 Python: 3.5 CUDA Toolkit 8.0 GA1 (Sept 2016) cuDNN v6.0 Library for Linux TensorFlow版本: Linux GPU:  Python 3.5 (build history) 版本之间要匹配,否则安装可能会出错. 二.软件下载: 1.Ubuntu16.04.3 LST 下载地址:https://www.ubuntu.com/d

一. 安装环境 Windows 10 64bit  家庭版 GPU: GeForce GTX1070 Python: 3.5 CUDA: CUDA Toolkit 8.0 GA1 (Sept 2016) cuDNN: cuDNN v6.0 Library for Windows 10 [注意] (1)这里值得一提的是,Python,CUDA,cuDNN之间的版本要严格匹配,不匹配安装会出错. (2)后来博主的系统升级到了Windows 10 64bit  企业版,按照上面的软件配置安装,结果出错

安装tensorflow(cpu版) 对anaconda命令的熟悉,可以参考http://www.jianshu.com/p/d2e15200ee9b 官方的建议是即时你有gpu,但也可以先装一个cpu版,创建环境的命令为: conda create -n tensorflow python=3.6 (一定要指定python版本,我一开始没有写python=3.6,后面各种失败) 先下载安装包,下载路径为:https://storage.googleapis.com/tensorflow/lin

转自:windows10(64位)Anaconda3+Python3.6搭建Tensorflow(cpu版本)及keras 1.本来电脑安装的是anaconda3 5.3.1,但安装的python版本是3.7,后来卸载了安装anaconda3 4.4.0,这个版本是3.6 2.打开Anaconda Prompt conda --version //检查Anaconda是否成功安装(如果成功会显示版本号) conda update conda //更新conda版本 conda create -n

一.安装Anaconda Anaconda是Python发行包,包含了很多Python科学计算库.它是比直接安装Python更好的选择. 二.安装Tensorflow 如果安装了tensorflow,默认是CPU版的,要想安装GPU版的,必须先pip uninstall tensorflow卸载干净之后,再使用pip install tensorflow-gpu来安装. tensorflow CPU版比较简单,安装之后直接运行就可以. tensorflow GPU版需要依赖CUDA,具体安装见下

一.TensorFlow 设备分配 1.设备分配规则 If a TensorFlow operation has both CPU and GPU implementations, the GPU devices will be given priority when the operation is assigned to a device. 2.手动指定设备分配 如果你不想让系统自动为 operation 分配设备, 而是自己手动指定, 可以用 with tf.device 创建一个设备环境

转自:http://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/52810219?locationNum=3&fps=1 目录(?)[-] 教你从头到尾利用DQN自动玩flappy bird全程命令提示GPUCPU 前言 第一部分GPU版教程 1NVIDIA驱动CUDAcudnn安装 下载相应文件后续 使用下载地址 11 Install NVIDIA Driver 安装NVIDIA驱动 12 Install CUDA 安装CUDA 13 Install cuDN

TensorFlow DeepLab教程初稿-tensorflow gpu安装教程 商务合作,科技咨询,版权转让:向日葵,135-4855__4328,xiexiaokui#qq.com Summary: DeepLab需要1.10以上版本. 本日志详细记录在两台不同笔记本电脑安装/更新 TensorFlow-GPU的具体过程 这是本人第3次,4次安装tf,这两次是gpu版. 第一次是安装cpu版,第二次是在python2.7 arcpy环境下安装32位 tf,但不能运行.第三次安装成功,但电脑

随着图像识别和深度学习领域的迅猛发展,GPU时代即将来临.由于GPU处理深度学习算法的高效性,使得配置一台搭载有GPU的服务器变得尤为必要. 本文主要介绍在Ubuntu 16.04环境下如何配置TensorFlow(GPU support)框架,实验所用的显卡为GeForce GTX 1080ti(OC),显存11G,频率1569-1708MHz,CUDA核心3584个,Compute Capability为6.1.下面详细介绍安装配置的详细步骤. 关于本人实验室所用硬件的配置清单,请访问. 1

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

Win10 x64 + CUDA 10.0 + cuDNN v7.5 + TensorFlow GPU 1.13 安装指南 Update : 2019.03.08 0. 环境说明 硬件:Ryzen R7 1700x + GTX 1080Ti 系统:Windows 10 Enterprise Version 1809 Update March 2019 1. 前期工作 NVIDIA 419.35 驱动 Visual Studio 2017 (需要C++部分) Python 3.6.x x64 2.

读取树莓派4B处理器(CPU)的实时温度 树莓派发布4B后,性能提升了不少,但是温度也是高的不行,所以最好配置一个小风扇和散热片还是比较好的 俩种办法都可以实现 1.Shell命令读取 打开终端 cd /sys/class/thermal/thermal_zone0 查看温度 cat temp 树莓派的返回值  53069 返回值除以1000为当前CPU温度值.即当前温度为53摄氏度.如下图所示 2.编写一段c语言程序读取 在这里,我基本抄的https://blog.csdn.net/xukai

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

tensorflow -gpu安装首先,安装Anoconda1. 官网下载点我: 2.安装 点击 python 3.6 version自动下载x64版,下载好之后,然后安装. 如图,打上勾之后,一路next 3.打开终端 1)输入conda –version 查看版本 2)配置Python环境 我装的是python3.5,你们可以根据情况自己选择 conda create –n tensorflow python=3.5 3)激活python环境:activate tensorflow 你可以退

安装TensorFlow GPU pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu 安装测试: $ source activate tf #激活tf环境 import tensorflowas tf hello= tf.constant('Hello, TensorFlow!') sess= tf.Session() print(sess.run(hello)) # 未报错即安装正确 安装Keras # 直接在虚拟环境中安装 pip