在众多AI换脸软件中Fakeapp是流传最广,操作最简单的一款,当然他同样也是源于Deepfakes. 这款软件在设计上确实是花了一些心事,只要稍加点拨,哪怕是再小白的人也能学会.下面我就做一个入门教程吧.跟着这个教程来,你肯定会学会的! 玩软件,无非就是两个环节. 如何安装? 如何使用? 下面先来介绍安装部分,可能这才是Fakeapp以及众多换脸软件最难啊的部分.因为这是一个基于深度学习的软件,所以需要装很多和深度学习相关的依赖软件. 整个安装过程可以分成以下几个步骤: 安装CUDA 9.0

之前一直想弄theano,可是python不是很懂,在学习了一段时间之后开始安装theano.当然官网上的安装资料是全,可是也太繁琐了.这里介绍的是最简单,最方面的安装theano的方法.官网首页:http://deeplearning.net/software/theano/ 环境:win8.1_64bit+ anaconda2.1.0_64bit+CUDA6.5_64bit+theano0.7. 1:下载Anaconda 2.1.0 https://repo.continuum.io/arc

本文转载自:https://blog.csdn.net/MahoneSun/article/details/80809042 一.问题现象 CUDA.tensorflow 与 cuDNN有版本匹配的问题,经常出现安装了某一版本的 CUDA 后,tensorflow 不支持相应版本的CUDA,或者tensorflow 支持 CUDA,但与 cuDNN版本不匹配,找不到这个那个文件,网上甚至有 CUDA装错等于重装的说法,很是麻烦. 这里列举了一些我遇到过的错误(有的没有装cuDNN) CUDA9.

转载:https://blog.csdn.net/MahoneSun/article/details/80809042 CUDA.tensorflow与cuDNN的版本匹配问题 一.问题现象 CUDA.tensorflow 与 cuDNN有版本匹配的问题,经常出现安装了某一版本的 CUDA 后,tensorflow 不支持相应版本的CUDA,或者tensorflow 支持 CUDA,但与 cuDNN版本不匹配,找不到这个那个文件,网上甚至有 CUDA装错等于重装的说法,很是麻烦. 这里列举了一些

最近尝试在ubuntu中安装nvidia的显卡驱动以及cuda.花了近三天时间,真的如网上所说错误百出,期间甚至重装了一次ubuntu系统,搞到怀疑人生,整个都是泪- -.最终经过百般“磨难”总算安装成功.此篇博客将我的整个安装过程介绍一下,包括错误的步骤与我个人理解的错误分析,以及最终成功的安装方法.一方面作为后来人的参考,另一方面也作为我的学习记录. -----------------------------------------------------------------------

注:本文原创,作者:Noah Zhang  (http://www.cnblogs.com/noahzn/) 决定加入深度学习的大军,感谢导师给配了台新设备!第一次接触服务器并配置开发环境,整个过程中遇到不少坑,但是好在最后都成功解决了.不过有点担心的是,Tesla k40c 默认还要一个辅助供电,我目前只插了8pin的供电接口,6pin的供电接口没插,不知道后续计算会不会受影响……心里怕怕的…… 首先报一下硬件配置: 服务器:联想TD350: CPU:Intel® Xeon(R) CPU E5

双目视觉(stereo vision),由于估计深度相对容易且稠密,在姿态估计和建图时容易初始化和估计尺度,所以在三维重建,SLAM等的应用中有这广泛的应用. ZED 作为近几年出现的商业化双目传感器,相比较同类的商业化产品,或者DIY双目相机,ZED在集成度,距离(20m),实时性(深度图在最小分辨率下可达60fps以上),分辨率(2K)和效果上具有一定的优势.449刀的价格也还算可以接受. 以往ZED的ubuntu下,由于ubuntu系统版本的支持问题,NVIDIA,cuda相关驱动安装麻烦

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

python有多混乱我就不多说了.这个混论不仅是指整个python市场混乱,更混乱的还有python的各种附加依赖包.为了一劳永逸解决python的各种依赖包对深度学习造成的影响,本文中采用python的发行版Anaconda. Step1 安装Anaconda 这里不建议使用python3.4以后的Anaconda版本,因为太新的版本(python3.5)不支持python/matlab混合编程.所以为了以后方便,建议使用python2.7的Anaconda版本.Anaconda安装完成后,n

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1 首先要开启GPU加速就要安装cuda.安装cuda,首先要安装英伟达的驱动.ubuntu有自带的开源驱动,首先要禁用nouveau.这儿要注意,虚拟机不能安装ubuntu驱动.VMWare下显卡只是模拟出的一块显卡,如果你安装cuda,会卡在ubuntu图形界面无法登陆系统.或者最终安装了cuda也会检测不到显卡设备,所以首先我们需要装双系统. 2 win10下安装ubuntu.win10,win8,是使用uefi引导的.不同于win7等老版本.所以不可以使用EasyBCD. 首先我们对C盘

一.说明 本文是继<Ubuntu-安装-cuda7.0-单显卡-超详细教程> 之后的续篇.theano和caffe是深度学习库,对运算能力需求很大,最好使用cuda进行加速.所以,请先阅读<Ubuntu-安装-cuda7.0-单显卡-超详细教程>,成功安装cuda之后,再来安装theano和caffe. 二.安装Theano 1. 安装各种包 安装gfortran, numpy, scipy, sklearn, blas, atlas等包 # 安装gfortran,后面编译过程中会

目录: 1.什么是CUDA 2.为什么要用到CUDA 3.CUDA环境搭建 4.第一个CUDA程序 5. CUDA编程 5.1. 基本概念 5.2. 线程层次结构 5.3. 存储器层次结构 5.4. 运行时API 5.4.1. 初始化 5.4.2. 设备管理 5.4.3. 存储器管理 5.4.3.1. 共享存储器 5.4.3.2. 常量存储器 5.4.3.3. 线性存储器 5.4.3.4. CUDA数组 5.4.4. 流管理 5.4.5. 事件管理 5.4.6. 纹理参考管理 5.4.6.1.

这个也是困扰我很久的问题,之前用 http://www.cnblogs.com/platero/p/3993877.html 的安装方法,装了五六七八九十次,总是出问题. 后来找到了一种新的方法,一个晚上加半个上午,装了ubuntu系统(14.04) + NVIDIA 驱动 + CUDA + CAFFE 全部搞定.还跑了mnist的那个数据库,爽爽的一点问题也没有.具体步骤: 1.安装ubuntu,建议安装英文语言版(我自己安装的是14.04英文语言的). 2.安装NVIDIA 驱动:建议参考博

http://blog.csdn.net/augusdi/article/details/12833235 CUDA从入门到精通(零):写在前面 在老板的要求下.本博主从2012年上高性能计算课程開始接触CUDA编程,随后将该技术应用到了实际项目中.使处理程序加速超过1K,可见基于图形显示器的并行计算对于追求速度的应用来说无疑是一个理想的选择. 还有不到一年毕业.怕是毕业后这些技术也就随毕业而去,准备这个暑假开辟一个CUDA专栏,从入门到精通.步步为营.顺便分享设计的一些经验教训.希望能给学习C

源码和运行结果 cuda:https://github.com/zhxfl/CUDA-CNN C语言版本参考自:http://eric-yuan.me/ 针对著名手写数字识别的库mnist,准确率是99.7%,在几分钟内,CNN的训练就可以达到99.60%左右的准确率. 参数配置 网络的配置使用Config.txt进行配置##之间是注释,代码会自动过滤掉,其他格式参考如下: #Comment# #NON_LINEARITY CAN = NL_SIGMOID , NL_TANH , NL_RELU

结合CUDA范例精解以及CUDA并行编程.由于正在学习CUDA,CUDA用的比较多,因此翻译一些个人认为重点的章节和句子,作为学习,程序将通过NVIDIA K40服务器得出结果.如果想通过本书进行CUDA编程,又不太懂CUDA和GPU的架构,可以将这个博客作为入门博客(但是希望你能有些基础,因为我介绍的并不是特别全面,只是捡了一些我困惑很久后来明白的知识点,如果完全不懂GPU的话,建议通读本书和介绍GPU的架构的书),我尽量在一个月更新完这本书的中文内容(部分)并补充一些自己的认识.欢迎大家评论

@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

转载:http://blog.csdn.net/jdhanhua/article/details/4843653 在CUDA中统计运算时间,大致有三种方法: <1>使用cutil.h中的函数unsigned int timer=0;//创建计时器cutCreateTimer(&timer);//开始计时cutStartTimer(timer);{ //************  ………… //************* }//停止计时cutStopTimer(timer);//获得从开

此次安装过程有点曲折,不过最后还是能成功安装,由于没细细看官方的安装文档,导致花了很多时间安装,希望此文能让想装CUDA的同学少走点弯路 1.NVIDIA Driver是否要装 刚开始要装CUDA时,以为要先装显卡驱动,搜索如何装驱动,导致驱动版本不符合CUDA要求的版本,一直卡在这里不能安装CUDA,后来发现CUDA的安装包提供了显卡驱动,如果已经安装了驱动,再去安装CUDA,如果它要求的驱动版本和系统已经安装的版本不一样,会有点问题,所以,干脆不装驱动了. 不过还是提供下OpenSuse装驱