1. 已经安装cuda但是tensorflow仍然使用cpu加速的问题 电脑上同时安装了GPU和CPU版本的TensorFlow,本来想用下面代码测试一下GPU程序,但无奈老是没有调用GPU. import tensorflow as tf with tf.device('/cpu:0'): a = tf.constant ([1.0, 2.0, 3.0], shape=[3], name='a') b = tf.constant ([1.0, 2.0, 3.0], shape=[3], nam

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

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

1 安装第三方包 python3自带安装工具pip,且在安装时勾选添加path也会将pip.exe所在目录加入到环境变量(python安装目录\Scripts). 因此安装第三方软件特别简单,打开命令行,输入命令 pip install 包名 第三方包默认安装到 python安装目录\Lib\site-packages 2 验证第三方包是否已安装 pip show 包名 方式二:在程序中导入包,import 包名,运行未报错既是安装ok 3 软件包升级 pip install --upgrade

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! 本系列教程将手把手带您从零开始学习Tensorflow,并最终通过Tensorflow实现一些经典的项目.欢迎您关注我们的教程,关注更多机器学习.深度学习相关的优质博文. Tensorflow是由谷歌大脑团队于2015年11月开发的第二代开源的机器学习系统.Tensorflow支持python.C++.java.GO等多种编程语言,以及CNN.RNN和GAN等深度

21:39 2016/7/212016 windows安装phing:安装成功注意:出现错误时就去更新pear:参见:http://www.cnblogs.com/pinnasky/archive/2011/12/20/2295121.html国外解释:To fix it I had to upgrade PEAR itself:....... And then phing installed perfect:参见国外解释:http://gruz.org.ua/en/tech-blog/linu

这几天打算自己入门学习机器学习的内容,首先要安装Tensorflow. 自己捣鼓了几天才捣鼓出来.可能真的是比较笨orz 现在试试写一个教程,希望可以帮到迷路滴孩子们! 大体地说四步: 安装python环境->配置python的path->安装numpy->安装tensorflow step1 安装python环境 安装python的时候 进入这个地方:https://www.python.org/downloads/windows/ 点选Windows x86-64 executabl

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

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

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

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

首先要说,官网上的指南是最好的指南. https://www.tensorflow.org/install/install_windows 需要FQ看. 想要安装gpu版本的TensorFlow.我们需要安装 Cuda 和Cudnn 需要注意的是,他们的版本极其重要 cuda必须是8.0的,不能是最新版的9.0 cudnn必须是v6.0,不能使v5.1或v7.0 TensorFlow需要是1.3版本的 cuda可以从官网下载 https://developer.nvidia.com/cuda-d

本文转载自:https://blog.csdn.net/zhaoyu106/article/details/52793183 le/details/52793183 写在前面 一些废话 接触深度学习已经有一段时间,之前一直在windows下使用Theano,但是发现Theano天书般的源码真是头大,在看到tensorflow中文教程后,发现它竟然逻辑清晰,教程丰富,实在是居家旅行必备良药啊![偷笑][偷笑][偷笑] 所以决定利用国庆假期学习ubuntu和TensorFlow的安装,结果入坑无数,

Google TensorFlow for GPU安装.配置大坑 从本周一开始(12.05),共4天半的时间,终于折腾好Google TensorFlow for GPU版本,其间跳坑无数,摔得遍体鳞伤,曾一度怀疑自己廉颇老矣,不能饭也:后,凭借自己多年积累得还算扎实的基本功,终于从无数个坑中爬出,百转千回,成功安装了TensorFLow,如下图: 题外话,图中a+b的输出结果为42是有意为之,因为<银河系漫游指南>中关于生命.宇宙及一切问题的终极答案就是42 先小小庆祝一下,然后再把其中几个

安装驱动 最开始在英伟达官网下载了官方驱动,安装之后无法登录系统,在登录界面反复循环,用cuda里的驱动也出现了同样的问题.最后解决办法是把驱动卸载之后,通过命令行在线安装驱动. 卸载驱动: sudo nvidia-uninstall 在线安装: sudo apt-add-repository ppa:graphics-drivers/ppa sudo apt-get update sudo apt-get install nvidia-384 #具体驱动版本号可以到官网查 安装完之后,在终端输

处理器:I5-7500 显卡   :GTX1050Ti 系统   :Win10 1. 首先搭建Python环境. 官网https://www.python.org/downloads/下载Python3.7(目前最新的版本为3.7.4,暂时不用最新版本).下载安装完成后在环境变量中添加bin路径. cmd 运行 python 查看是否配置成功. C:\Users\admin>python Python (v3. , ::) [MSC v. bit (AMD64)] on win32 Type &qu

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

本人cuda安装目录: 当然cuda安装目录也可默认:此处为方便安装不同cuda版本,所以单独建了文件夹. 转载自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/139668028 安装完成CUDA,使用 nvcc -V 验证是否安装成功,看到如下信息说明安装成功 接下来就可以安装 cuDNN 了. 安装cuDNN 下载 cuDNN,下载之前需要先注册一下 Nvidia 的账号,下载地址为:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

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