最近想学习TensorFlow深度学习编程,然后就开始查这方面的信息. 第0步是安装环境,配置环境. 首先到TensorFlow的官网查看在Windows上安装的条件和步骤. 可以仅仅安装CPU版本的,也可以安装gpu版本的,以安装gpu版本为例进行介绍,发现需要安装CUDA和cuDNN,而且CUDA要求8.0版本. 第1步:你是不是觉得你有显卡就可以安装CUDA,进行加速呢! 答案是否定的. 因为CUDA随着时间的推移,它也在不断的更新,因此,首先检查你电脑支持哪个版本的CUDA. 1>首先打

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

查看当前安装的tensorflow版本 !pip show tensorflow 安装指定版本 !pip install tensorflow==2.0 这速度,香不香.

本人电脑配置(公司的)gtx1080ti,下载的的cuda8.0,cudnn6.0,python3.5.3安装完成后,安装tensorflow 1.pip install tensorflow-gpu 本人建议使用清华镜像站,或者其他火内的的pypi源,这样不会因为网速问题出现安装失败 2.这个时候运行 python import tensorflow as tf 立马报错 经过最终在stackoverflow上找到了解决方法, 原来tensorflow在windows下还不支持cudnn6,所

安装命令如下: pip install tensorflow-gpu==1.10.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 慎用,反正我报错了,而且还没有找到有效的解决方法. 找不到指定模块 OSError: [WinError 126] 找不到指定的模块. 2019年9月9日,问题已解决,有时间会更新.

随手记 ancaconda Anaconda2-5.0.1-Windows-x86_64(python3.5 ancaconda python-3.5.2-amd64 安装TensorFlow的时候自动依赖安装)charmpython IDE 1 安装 ancaconda 访问Anaconda的下载页面,下载Python 3..6,选择64位版本. 2 配置国内的源 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/

环境:windows10 软件:Anaconda3 1.安装Anaconda 选择相应的Anaconda进行安装,下载地址点击这里,下载对应系统版本的Anaconda3. 运行 开始菜单->Anaconda3—>Anaconda Prompt : conda list 可以看到已经安装了numpy.sympy等常用的包. 2.安装Tensorflow TensorFlow目前在Windows下只支持Python 3.5版本. (1)打开Anaconda Prompt,输入清华仓库镜像,这样更新

一.安装anaconda 1.去官网下载anaconda linux版本即可 选择合适的版本下载即可 2.安装Aanconda: 打开终端(Ctrl+Alt+t)进入到下载的目录一般在home 下的Downloads (或者进入到下载的文件夹右键打开open Terminal也可以) 执行命令bash Anaconda3-5.10-Linux-x86_64.sh 笔者是Anaconda3-5.10-Linux-x86_64版本的,这里是写你下载的版本型号,回车,一路yes即可 安装完成之后,打开

1.使用conda install tensorflow-gpu 2.使用pip install keras 这里使用pip安装而不是使用conda,原因是使用conda安装会默认安装cpu版本的tensorflow使用conda安装会提示安装其他依赖包,这其中就包括cpu版本的tensorflow,这是我们不想要的. 所以千万不要使用conda命令安装keras,说起来都是泪... 接下来可以在pycharm里import Keras,没出错就表明安装成功了. [补充]使用上述方法安装kera

win7+cuda+anaconda python+tensorflow-gpu+keras安装成功版本匹配汇总 2019-09-20 15:06:03 wyx100 阅读数 38更多 分类专栏: ML,开发环境配置   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/wyx100/article/details/101061064 大家在安装配置过程中遇到了很多坑,其中大部分和软件之间的

pre { direction: ltr; color: rgb(0, 0, 0) } pre.western { font-family: "Liberation Mono", "Courier New", monospace } pre.cjk { font-family: "Nimbus Mono L", "Courier New", monospace } pre.ctl { font-family: "Li

想着开始学习tf了怎么能不用GPU,网上查了一下发现GeForce GTX确实支持GPU运算,所以就尝试部署了一下,在这里记录一下,避免大家少走弯路. 使用个人笔记本电脑thinkpadE570,内存4G,显卡GeForce GTX 950M 前期电脑已经安装win0+Ubuntu16双系统,thinkpad安装win0+Ubuntu16配置参照这里(本人为了方便) 安装顺序为: (1)安装NVIDIA Driver 安装电脑对应的显卡驱动,安装完成能够在程序中找到NVIDIA.和windows

本文转载自:https://blog.csdn.net/gangeqian2/article/details/79358543 手把手教你windows安装tensorflow的教程参考另一篇博文http://mp.blog.csdn.net/postedit/79307696 此博文是在上文安装CUDA/cuDNN的基础上的个人填坑总结,欢迎指教. CUDA CUDA(Compute Unified Device Architecture),是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台. CUDA™是

注:笔者的ubuntu18.04 64bit已经安装好了显卡驱动,因此没有此步操作 1.获取cuda(https://developer.nvidia.com/cuda-downloads,选择ubuntu相关的runfile,cuda_9.0.176_384.81_linux.run) 2.安装cuda sudo apt-get install gcc-6 g++-6 (cuda 9仅支持gcc-6,而ubuntu18.04 64bit默认版本为gcc-7.3.0) cd /usr/bin s

Ubuntu16.04下安装多版本cuda和cudnn 原文 https://blog.csdn.net/tunhuzhuang1836/article/details/79545625 前言 因为之前针对Pytorch,caffe,torch等,装了cuda8.0和对应cudnn5.1,但是最近在装MxNet的时候,发现官网上能下载到的MxNet版本仅支持cuda9.0和对应cudnn7.0.5,所以无奈不想卸载cuda8.0只能在电脑上安装多个版本的cuda和对应cudnn.     安装c

TensorFlow 2.0测试版在今年春季发布,新版本比1.x版本在易用性上有了很大的提升.但是由于2.0发布还没有多久,现在大部分论文的实现代码都是1.x版本的,所以在学习TensorFlow的过程中同时安装1.x和2.0两个版本是很有必要的. 下面是具体操作 首先需要安装Anaconda 然后进入Anaconda prompt(未避免安装失败,最好以管理员身份运行) 安装第一个版本的tensorflow: 现在是默认环境,输入要安装的第一个tensorflow版本:pip install

基于Ubuntu14.04系统的nvidia tesla K40驱动和cuda 7.5安装笔记 飞翔的蜘蛛人 注1:本人新手,文章中不准确的地方,欢迎批评指正 注2:知识储备应达到Linux入门级水平 一 . 首先介绍硬件配置 处理器 英特尔 Core i7 主板 华硕工作站主板 显卡 Nvidia GeForce GT 730 GPU Nvidia Tesla K40c 内存 32 GB 二 . 裸机安装ubuntu-14.04.5-desktop-amd64.iso镜像文件 UltraISo

@import url(http://i.cnblogs.com/Load.ashx?type=style&file=SyntaxHighlighter.css);@import url(/css/cuteeditor.css); @import url(/css/cuteeditor.css); @import url(http://i.cnblogs.com/Load.ashx?type=style&file=SyntaxHighlighter.css);@import url(/cs

ubuntu 16.0# 安装cuda ## 安装sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-9-0-local_9.0.176-1_amd64.deb.debsudo apt-key add /var/cuda-repo-<version>/7fa2af80.pub #执行第一个命令后会有提示 sudo apt-get updatesudo apt-get install cuda ## 设置 sudo gedit ~/.bashrc 在末尾添加 export CUD

狠下心来重新装了系统,探索一下 gpu 版本的安装.比较令人可喜的是,跟着前辈们的经验,还是让我给安装成功了.由于我是新装的系统,就像婴儿般纯净,所以进入系统的第一步就是安装 cuda,只要这个不出错,后面的几乎就不会出错了. 首先,得先确定自己的显卡是否支持(这个一般支持,我这几年前的电脑的显卡都支持安装 cuda).然后确定自己要安装的是什么版本的 TensorFlow,因为不同的版本对 cuda 和 cudnn 的版本要求不一样.具体可以参考此链接:https://tensorflow.g

GPU版的Tensorflow无疑是深度学习的一大神器,当然caffe之类的框架也可以用GPU来加速训练. 注意:以下安装默认为python2.7 1. 安装依赖包 $ sudo apt-get install openjdk-8-jdk git python-dev python3-dev python-numpy python3-numpy python-six python3-six build-essential python-pip python3-pip python-virtual